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Enregistrement W2315455695 · doi:10.1093/oxfordjournals.rpd.a006546

Characterisation of Laboratory-produced CANDU-like Workplace Neutron Fields

2001· article· en· W2315455695 sur OpenAlexaffabout
J. C. Nunes, R.T. Faught

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical physicsNeutronDosimetryLibrary scienceNuclear engineeringNuclear medicinePhysicsNuclear physicsComputer scienceMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two neutron fields were produced in the Neutron Irradiation Facility (NIF) at the Chalk River Laboratories of the Atomic Energy of Canada Ltd. by directing (d,D) neutrons from a 150 kV neutron generator through a specially designed moderator assembly. Bonner sphere and proton recoil spectrometry systems were used to characterise these fields to determine whether they were CANDU-like*, i.e. whether they resembled neutron fields found in workplaces around pressurised heavy-water moderated power reactors such as CANDU reactors. Similarities were found between the distributions in energy of neutron fluence and ambient dose equivalent of the neutron fields produced in the NIF and those measured previously in power plants. In addition, there was agreement between theoretical (Monte Carlo) data and measured data, thereby validating continued use of Monte Carlo modelling for field characterisations in the NIF. The CANDU-like fields add to the repertoire of neutron fields available in the NIF and are expected to be useful for evaluating neutron dosemeters.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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