MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2894351214 · doi:10.5539/enrr.v8n3p138

Use of RESRAD-Onsite 7.2 Code to Assess Environmental Risk around Tudor Shaft Mine Tailing Sites

2018· article· en· W2894351214 sur OpenAlexvenueno aff
Raymond L. Njinga, Victor M. Tshivhase

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryNorth-West UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésEffective dose (radiation)Dose rateEnvironmental scienceRadiation exposureEquivalent doseNuclear medicineRadiation doseAnimal scienceToxicologyRadiochemistryDosimetryMedicineBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The RESRAD-onsite 7.2 code has been used to assess the total dose rate in Tudor shaft site contaminated over an area of 10 km2. The risk analysis simulation was span over a period of 1.0E+3 years. The maximum total dose of 1.64 mSv/yr was obtain at t = 8.17 ± 0.02 years. The total peak dose at time t = 0 yr. is 1.63 ± 1.0 mSv/yr for all pathways. This value is 6.53 times higher compare to the basic radiation dose limit of 2.5E-01 mSv/yr. The evaluated excess cancer risk was 3.46E-3 and is 10 times higher compared to the recommended limit of WHO. A cover layer depth of 1.25 m was simulated using the code and a total maximum peak dose for all pathways was 2.52E-01 mSv/yr at t = 5.0E+2 ± 1.0 years.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironment and Natural Resources ResearchMême sujetNuclear and radioactivity studiesTravaux en français237 207