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Enregistrement W2084419336 · doi:10.1088/0031-9155/50/18/004

Test of a bubble passive spectrometer for neutron dosimetry

2005· article· en· W2084419336 sur OpenAlexaboutno aff
A. Zanini, F. Fasolo, L. Visca, E. Durisi, M. Perosino, J. R. M. Annand, K. W. Burn

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeutronPhysicsNuclear physicsSpectrometerBremsstrahlungDosimetryNeutron sourceBonner sphereCosmic rayRadiationNeutron temperaturePhotonNuclear engineeringNeutron cross sectionOpticsNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A passive system for neutron spectrometry has been tested in view of neutron dose evaluation in mixed radiation fields. This system, based on bubble detectors (Bubble Technology Industries, Ontario, Canada), is suitable to evaluate the neutron energy distribution in the range 10 keV-20 MeV even in the presence of intense gamma radiation, as required in various fields: medical x-ray accelerators, nuclear reactors, cosmic ray exposures on commercial high-altitude flights and space missions. A new unfolding code BUNTO has been especially developed for this application. In the present work, the results of two experimental tests are summarized. In the first one, the device has been exposed to a standard AmBe neutron source (Joint Research Centre, Ispra, Varese, Italy). In the second one, measurements have been carried out at the MAX-Lab photonuclear facility in Sweden, with a bremsstrahlung photon beam impinging on thick targets of different materials and generating a giant dipole resonance neutron spectrum. Simulations of the experimental apparatus have been performed with MCNP4B (AmBe source) and with MCNP4B-GN (MAX-Lab). Results of the comparison between experimental and calculated spectra are shown and discussed. A good agreement between measurements and simulation data is obtained in both the experiments.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,278 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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