A BIOCHEMICAL-BASED MODEL FOR THE DOSIMETRY OF DIETARY ORGANICALLY BOUND TRITIUM—PART 2: DOSIMETRIC EVALUATION
Notice bibliographique
Résumé
In this paper the dosimetry for a novel form of physiological model, whose biokinetics are governed by the overall metabolic reactions of the principal nutrients carbohydrates, fats and proteins, is evaluated by compartmental analysis. Two models of differing complexity, called the HCNO-S and HCNO-C models, were developed from parameters evaluated in an accompanying paper. The simpler form has single compartments representing the principal nutrients. The more complex model includes compartments representing the longer-term retention of carbohydrates as glycogen, fats as adipose tissue, and proteins in bone and soft tissues. The effective doses for various tritiated intakes are the same, or similar, as calculated by the two HCNO models, except for tritiated protein. The dose coefficient for an intake of tritiated water is approximately 8% greater than that recommended by the ICRP when the tritium body burden is considered as a homogenous pool. However, when the composition of individual organs is taken into account, the dose coefficient for an HTO intake is approximately 22% greater than the ICRP value. The HCNO-C dose coefficient for OBT in a normal diet is 5.0 x 10(-11) Sv Bq(-1), which is 1.2-fold greater than the ICRP dose coefficient for an OBT intake. The HCNO-C composition model gave organ and tissue doses with the largest range for a tritiated Reference Man dietary intake, the highest dose (red marrow, then breast) being around three-fold the lowest. A property of the HCNO models, important for bioassay analyses, is that a major part (> 90%) of an OBT intake is oxidized and excreted as HTO, which is physiologically more accurate than the current ICRP OBT model. The effective dose of specific tritiated foods, e.g., rice and wheat, was evaluated on the basis of their constituents.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».