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Enregistrement W2038921677 · doi:10.1021/am300783d

Polymer-Composite Materials for Radiation Protection

2012· review· en· W2038921677 sur OpenAlexaff
Shruti Nambiar, John T. W. Yeow

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphite, nuclear technology, radiation studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectromagnetic shieldingIonizing radiationRadiation protectionPolymerRadiationParticle radiationComposite materialNuclear engineeringIrradiationNuclear physicsCharged particlePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unwanted exposures to high-energy or ionizing radiation can be hazardous to health. Prolonged or accumulated radiation dosage from either particle-emissions such as alpha/beta, proton, electron, neutron emissions, or high-energy electromagnetic waves such as X-rays/γ rays, may result in carcinogenesis, cell mutations, organ failure, etc. To avoid occupational hazards from these kinds of exposures, researchers have traditionally used heavy metals or their composites to attenuate the radiation. However, protective gear made of heavy metals are not only cumbersome but also are capable of producing more penetrative secondary radiations which requires additional shielding, increasing the cost and the weight factor. Consequently, significant research efforts have been focused toward designing efficient, lightweight, cost-effective, and flexible shielding materials for protection against radiation encountered in various industries (aerospace, hospitals, and nuclear reactors). In this regard, polymer composites have become attractive candidates for developing materials that can be designed to effectively attenuate photon or particle radiation. In this paper, we review the state-of-the-art of polymer composites reinforced with micro/nanomaterials, for their use as radiation shields.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations624
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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