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Enregistrement W2753947275 · doi:10.12943/cnr.2017.00005

CHALLENGES FOR PHYSICS-BASED MODELS OF A RADIONUCLIDE DISPERSAL DEVICE

2017· article· en· W2753947275 sur OpenAlexaffvenue
David Hummel, Lucian Ivan

Notice bibliographique

RevueCNL Nuclear Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalRadiological weaponFidelitySpatial dispersionDispersion (optics)TerrorismPlan (archaeology)Computer scienceEnvironmental scienceRisk analysis (engineering)Operations researchPhysicsEngineeringGeographyBusinessEnvironmental healthMedicineOpticsRadiochemistryTelecommunicationsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A “dirty bomb” is a type of hypothetical radiological dispersal device (RDD) that has been the subject of significant safety and security concerns given the disruption that would result in a postulated terrorist attack. Reliable and accurate predictions of dispersion of radiological material from an RDD are absolutely necessary for first responders and emergency decision makers to plan effective response strategies. Development of high-fidelity, mechanistic models of a dirty bomb are complicated because dispersion over areas with the greatest risk of contamination is highly sensitive to the source of contaminant particles, and this source term is governed by processes over much smaller temporal and spatial length scales than the dispersion. New work on accelerating high-fidelity models of RDDs has been initiated that looks to incorporate the multiscale aspects of the problem and enhance predictive capabilities that may assist in anti-terrorism activities.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,335

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)0,0000,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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