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Enregistrement W2597915039 · doi:10.47339/ephj.2014.164

Testing for presence of radioactivity in BC Pacific Ocean’s seafood supply

2014· article· en· W2597915039 sur OpenAlexfundvenueno aff
Amy Luan, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Bobby Sidhu, Abderrachid Zitouni

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Columbia Centre for Disease Control
Mots-clésShellfishRadionuclideEnvironmental scienceContaminationFisheryMarine fishFish <Actinopterygii>Pacific oceanRadioactive contaminationSeawaterFukushima Nuclear AccidentEnvironmental chemistryNuclear power plantOceanographyBiologyAquatic animalChemistryEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Due to the Fukushima Daiichi Nuclear power plant incident in March 2011, large quantities of contaminated water were released to the Pacific Ocean in Japan. The severity of contamination on the marine environment is unclear, therefore, the public is concerned with the possible internal radiation exposure from ingesting contaminated seafood products caught in the Pacific Ocean. This study was aimed to investigate the presence or absence of gamma radioactivity in commonly consumed seafood products from B.C. In total, ten different species of fish and three different species of shellfish were selected for analysis. For each species of fish, two samples were collected and each sample was from a different local seafood market. For each species of shellfish, ten samples were collected from three different sources. Using the portable GR-135 Plus gamma ray spectrometer, the samples were tested and analyzed for the presence of Fukushima radionuclides, particularly Cesium-137 (Cs-137) and Cesium- 134 (Cs-134).Based on the analyzed fish and shellfish, no gamma radiation was detected. The detector did not identify any gamma radiation over the normal background readings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,252
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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