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Inter-laboratory comparison of numerical dosimetry for human exposure to 60 Hz electric and magnetic fields

2000· article· en· W2046631469 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBioelectromagnetics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectromagnetic Fields and Biological Effects
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of VictoriaUniversity of Utah
Mots-clésBioelectromagneticsComputationDosimetryExperimental dataReliability (semiconductor)Reference dataComputer scienceComputational physicsElectromagnetic fieldPhysicsMathematicsAlgorithmData miningNuclear medicineStatisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, with the availability of high resolution models of the human body, numerical computations of induced electric fields and currents have been made in more than one laboratory for various exposure conditions. Despite the verification of computational methods, questions are often asked about the reliability of these data. In this paper, computational results from two laboratories that presented data in compatible formats are compared, supplemented with additional data from the third laboratory. Two exposures to uniform fields at 60 Hz are evaluated. The human body models used in the computations are different and so are the computation al methods and codes. There are some differences in the conductivity values used for some of the tissues, as well. The results of the comparison confirm that these data are reliable, as the overall agreement is reasonably good and the differences can be rationally explained. This comparison also underscores the importance of accurate data on the dielectric properties of tissues.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,262 · 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