IMBA Professional Plus: a flexible approach to internal dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
IMBA (Integrated Modules for Bioassay Analysis) is a suite of software modules that implement the current ICRP biokinetic and dosimetric models for estimation of intakes and doses. The IMBA modules have gone through extensive quality assurance, and are now used for routine formal dose assessment by Approved Dosimetry Services throughout the UK. HPA has continued to develop the IMBA modules. In addition, several projects, sponsored by organisations both in the USA and in Canada, have resulted in the development of customised user-friendly interfaces (IMBA Expert 'editions'). These enable users not only to use the standard ICRP models, but also to change many of the parameter values from ICRP defaults, and to apply sophisticated data handling techniques to internal dose calculations. These include: fitting measurement data with the maximum likelihood method; using multiple chronic and acute intakes; and dealing with different data types, such as urine, faces and whole body simultaneously. These interfaces were improved further as a result of user-feedback, and a general 'off-the-shelf' product, IMBA Professional, was developed and made available in January 2004. A new version, IMBA Professional Plus, was released in April 2005, which is both faster and more powerful than previous software. The aim of this paper is to describe the capabilities of IMBA Professional Plus, and the mathematical methods used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,021 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».