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Enregistrement W2092633508 · doi:10.1088/0031-9155/55/6/n02

Simultaneous assessment of arsenic and selenium in human nail phantoms using a portable x-ray tube and a detector

2010· article· en· W2092633508 sur OpenAlexafffund
Christopher Roy, Mihai R. Gherase, David Fleming

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésArsenicSeleniumNail (fastener)Materials scienceTube (container)Nuclear medicineRadiochemistryChemistryComposite materialMedicineMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel approach to the measurement of arsenic and selenium in nail phantoms is demonstrated. Two-component nail phantoms of 0.7 mm and 1.5 mm thickness were made from a polyester resin-salt mixture and dosed with equal arsenic and selenium concentrations ranging from 0 to 30 microg g(-1). A backing was made to simulate the soft tissue and bone of the great toe. Characteristic x-rays for arsenic and selenium were recorded using a portable x-ray tube and a silicon PiN diode detector. The minimum instrumental detection limits for arsenic and selenium in 0.7 mm solitary nail samples were as follows: 0.510 +/- 0.018 microg g(-1) and 0.519 +/- 0.026 microg g(-1) respectively; for 1.5 mm solitary nail: 0.465 +/- 0.035 microg g(-1) and 0.561 +/- 0.062 microg g(-1); for 0.7 mm nail with backing: 1.522 +/- 0.038 microg g(-1) and 1.401 +/- 0.049 microg g(-1); for 1.5 mm nail with backing: 1.354 +/- 0.054 microg g(-1) and 1.367 +/- 0.068 microg g(-1).

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,308

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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