A training system based on virtual environments to prevent incidents and reduce accidents during decommissioning of nuclear facilities
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
Decommissioning of nuclear facilities should be accomplished by assuring the safety of workers because these decommissioning activities take place under high radioactivity and difficult work conditions. Before decommissioning, it is necessary to evaluate and assess the radiation exposure dose of workers under the principle of ALARA (as low as reasonably achievable). Furthermore, to improve the proficiency of decommissioning environments, methods and systems need to be developed. The legacy methods of exposure dose measurement and assessment have the limitations to modify and simulate the exposure dose of workers prior to practical activities because those should be accomplished without changes of working routes under predetermined scenarios. To simulate many decommissioning scenarios, decommissioning environments were designed in virtual reality. To simulate and assess exposure dose of workers, a human model was also designed in a virtual environment. These virtual decommissioning environments made it possible to simulate and assess in real time the exposure dose of workers. It can be concluded that this system is able to protect workers from accidents and enable them to improve their familiarization about their working environment. This system is expected to reduce human errors because workers can improve their proficiency of hazardous working environments due to virtual training like real decommissioning situations. In the end, safety during decommissioning of nuclear facilities will be guaranteed under the principle of ALARA.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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