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Enregistrement W2052161261 · doi:10.4319/lom.2013.11.594

<sup>226</sup>Ra determination via the rate of <sup>222</sup>Rn ingrowth with the Radium Delayed Coincidence Counter (RaDeCC)

2013· article· en· W2052161261 sur OpenAlexfundno aff
Walter Geibert, Valentí Rodellas, Amber Annett, Pieter van Beek, Jordi García-Orellana, Yu‐Te Hsieh, Pere Masqué

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSight Research UKMinisterio de Ciencia e InnovaciónBritish Antarctic SurveyInstitució Catalana de Recerca i Estudis AvançatsGeneralitat de Catalunya
Mots-clésRadiumLiquid scintillation countingCoincidenceRadiochemistryIsotopeWhole body countingCoincidence countingScintillation counterMass spectrometryRadonRadionuclideChemistryPhysicsAnalytical Chemistry (journal)Nuclear physicsDetectorChromatographyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new method to determine 226Ra in aqueous environmental samples, based on the rate of ingrowth of 222Rn from 226Ra, using the radium delayed coincidence counter (RaDeCC). We use the same instrument setup that is used for the determination of 223Ra and 224Ra. In contrast to methods published earlier, the approach does not require a modification of the counting equipment, counting separately for 226Ra, or waiting for radioactive equilibrium. We show that the calibration works from as low as 10 dpm (0.166 Bq) per sample, up to more than 1000 dpm (16.7 Bq). Although uncertainties are larger (typically around 10%) than reported uncertainties for γ counting, liquid scintillation, or mass spectrometry at comparable activities, the simple setup, low cost, and robustness of the method make it a useful approach for underway measurements, combinations with short‐lived radium isotopes, or monitoring purposes when limited funding or infrastructure is available.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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