A methodology for improving throughput using portal monitors
Notice bibliographique
Résumé
The National Internal Radiation Assessment Section (NIRAS), which operates the Canadian National Calibration Reference Centre for Bioassay and In Vivo Monitoring, has field deployable equipment for emergency response. A substantial part of this tool kit is a set of portal monitors that can be used to quickly screen people into the 'uncontaminated' and the 'contaminated'. The former term refers to a person who has <60 kBq (empirical practical detection limit) of activation/fission products and the latter group is contaminated by that amount or more. Recent field work has shown that one type of the NIRAS's portal monitors can be alarmed at significant distances if the level of contamination is high enough. The other types, which do not initiate a count until either an infra-red beam is broken or a proximity detector is activated, do not alarm but their background will be raised and this causes other problems. This paper proposes a method of group monitoring to help speed up the process of screening a large number of potentially contaminated persons using portal monitors. In short, the group of potentially contaminated persons will be kept isolated from the portal stations. Depending on a real-time estimate of the percentage of contaminated persons in the crowd, groups of persons will be selected for screening. The hypergeometric distribution has been used to decide on the sampling group size with an expectation that 90% of the time no contaminated person will be present in the group. Once removed from the main waiting area, the group will be pre-screened and then, depending on the result, sent to the appropriate portal. It is anticipated that this will greatly speed up processing as it substantially reduces the transit time. Transits times have also been estimated in addition to the number of personnel required to run all of NIRAS's field deployable equipment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».