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Enregistrement W2168785030 · doi:10.1093/rpd/ncu366

EURADOS intercomparison on emergency radiobioassay

2014· article· en· W2168785030 sur OpenAlexaff
Chunsheng Li, P. Battisti, P. Bérard, A. Cazoulat, Cuellar Antonio, R. Cruz-Suarez, X. Dai, Isabella Giardina, Derek Hammond, Carolina Hernández, Stephen Kiser, Raymond Ko, Sheila Kramer-Tremblay, Yannick Lecompte, E. Coll Navarro, Cristina Navas, Baki Sadi, I. Sierra, F. Verrezen, M. A. López

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)Health Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nine laboratories participated in an intercomparison exercise organised by the European Radiation Dosimetry Group (EURADOS) for emergency radiobioassay involving four high-risk radionuclides ((239)Pu, (241)Am, (90)Sr and (226)Ra). Diverse methods of analysis were used by the participating laboratories for the in vitro determination of each of the four radionuclides in urine samples. Almost all the methods used are sensitive enough to meet the requirements for emergency radiobioassay derived for this project in reference to the Clinical Decision Guide introduced by the NCRP. Results from most of the methods meet the requirements of ISO 28218 on accuracy in terms of relative bias and relative precision. However, some technical gaps have been identified. For example, some laboratories do not have the ability to assay samples containing (226)Ra, and sample turnaround time would be expected to be much shorter than that reported by many laboratories, as timely results for internal contamination and early decisions on medical intervention are highly desired. Participating laboratories are expected to learn from each other on the methods used to improve the interoperability among these laboratories.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0060,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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