Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The ability of the analytic anisotropic algorithm (AAA), a superposition- convolution algorithm implemented in the Eclipse (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA) treatment planning system (TPS), to accurately account for the presence of inhomogeneities in simple geometries is examined. The goal of 2% accuracy, as set out by the American Association of Physicists in Medicine Task Group 65, serves as a useful benchmark against which to evaluate the inhomogeneity correction capabilities of this treatment planning algorithm. A planar geometry phantom consisting of upper and lower layers of Solid Water (Gammex rmi, Middleton, WI) separated by a heterogeneity region of variable thickness, is modeled within the Eclipse TPS. Results obtained with the AAA are compared with experimental measurements. Seven different materials, spanning the range from air to aluminum, constitute the inhomogeneity layer. In general, the AAA overpredicts dose beyond low-density regions and underpredicts dose distal to volumes of high density. In many cases, the deviation between the AAA and experimental results exceeds the Task Group 65 target of 2%. The source of these deviations appears to arise from an inability of the AAA to correctly account for altered attenuation along primary ray paths.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle