Quick management of accidental tritium exposure cases
Notice bibliographique
Résumé
Removal half-life (RHL) of tritium is one of the best means for optimising medical treatment, reduction of committed effective dose (CED) and quick/easy handling of a large group of workers for medical treatment reference. The removal of tritium from the body depends on age, temperature, relative humidity and daily rainfall; so tritium removal rate, its follow-up and proper data analysis and recording are the best techniques for management of accidental acute tritium exposed cases. The decision of referring for medical treatment or medical intervention (MI) would be based on workers' tritium RHL history taken from their bodies at the facilities. The workers with tritium intake up to 1 ALI shall not be considered for medical treatment as it is a derived limit of annual total effective dose. The short-term MI may be considered for tritium intake of 1-10 ALI; however, if the results show intake ≥100 ALI, extended strong medical/therapeutic intervention may be recommended based on the severity of exposure for maximum CED reduction requirements and annual total effective dose limit. The methodology is very useful for pressurized heavy water reactors (PHWRs) which are mainly operated by Canada and India and future fusion reactor technologies. Proper management will optimise the cases for medical treatment and enhance public acceptance of nuclear fission and fusion reactor technologies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».