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Enregistrement W2106880321 · doi:10.1051/radiopro/20095134

Monte Carlo simulations of semi-infinite clouds of radioactive noble gases

2009· article· en· W2106880321 sur OpenAlexaffabout
Trevor J. Stocki, Mei-Tein Lo, Karin Bock, Lindsay A. Beaton-Green, S. D.R. Tisi, Anh Phong Tran, T. Sullivan, R. Kurt Ungar

Notice bibliographique

RevueRadioprotection · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKermaDetectorMonte Carlo methodPhysicsIsotopeNuclear engineeringNuclear physicsMaterials scienceComputational physicsEnvironmental scienceNuclear medicineDosimetryOpticsMathematicsStatisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health Canada maintains detector networks across Canada. One of these networks consists of NaI(Tl) detectors that measure air KERMA [1]. Located beside the NaI(Tl) detector in Ottawa is a radioxenon analyzer [2] that measures the activity concentration of 131m, 133m, 133, 135Xe directly. The ICRU-accepted KERMA to activity concentration conversion factor for 133Xe, for a semi-infinite cloud measured 1 m off the ground, is 9.68 pGy/hr per Bq/m3 [3]. However, on various dates, the two detectors in Ottawa reported a conversion value of 2.6 ± 0.2 pGy/hr per Bq/m3; we have resolved this discrepancy [4] and have expanded on the study of other isotopes by focusing on the NaI(Tl) detector. Greater accuracy in the conversion value between the air KERMA and activity concentration will assist meteorological modellers in verifying their models [1]. Two Monte Carlo methods were used in this investigation. The first is the analogue geometry where the detector is immersed in a semi-infinite radioactive source. A second method is to apply a reciprocal transform of the analogue geometry. This expedited the calculation of larger clouds. By using these two methods together, we have calculated new values for KERMA rate to activity concentration for 4 of isotopes of noble gases, namely 131mXe, 133mXe, 85Kr, 85mKr, 135Xe.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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