Testing the atmospheric dispersion model of CSA N288.1 with site-specific data
Notice bibliographique
Résumé
The atmospheric dispersion component of CSA Standard N288. 1, which provides guidelines for calculating derived release limits, has been tested. Long-term average concentrations of tritium in air were predicted using site-specific release rates and meteorological data and compared with measured concentrations at 43 monitoring sites at all CANDU stations in Canada. The predictions correlate well with the observations but were found to be conservative, overestimating by about 50% on average. The model overpredicted 84% of the time, with the highest prediction lying a factor of 5.5 above the corresponding observation. The model underpredicted the remaining 16% of the time, with the lowest prediction about one-half of the corresponding measurement. Possible explanations for this bias are discussed but no single reason appears capable of accounting for the discrepancy. Rather, the tendency to overprediction seems to result from the cumulative effects of a number of small conservatisms in the model. The model predictions were slightly better when site-specific meteorological data were used in the calculations in place of the default data of N288.1. Some large discrepancies between predictions and observations at specific monitoring sites suggest that it is the measurements rather than the model that are at fault. The testing has therefore provided a check on the observations as well as on the model. Recommendations on model use and data collection are made to improve the level of agreement between predictions and observations in the future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».