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Enregistrement W2902385523 · doi:10.3327/taesj.j17.021

Construction of 1.7 MV Pelletron Tandem Accelerator System and Its Application to Human Resource Development at Tokyo City University Atomic Energy Research Laboratory

2018· article· en· W2902385523 sur OpenAlexaff
Naoto Hagura, Noriyosu Hayashizaki, Takafumi Uchiyama, Yoshiyuki Oguri, Hitoshi Fukuda, Katsunori Kawasaki, T. Toriyama, K. Mochiki, Yukiko Okada, Jun Kawarabayashi, Ishi Mitsuhashi, Haruaki Matsuura

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Atomic Energy Society of Japan · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphite, nuclear technology, radiation studies
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelletronTandem acceleratorResearch reactorTandemNuclear engineeringAtomic energyNuclear physicsNuclear decommissioningEngineeringPhysicsNeutronCivil engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tokyo City University Atomic Energy Research Laboratory was established in 1960 and operated the research reactor “Musashi Reactor” (TRIGA-II type, 100 kW) for 25 years from January 1964 until December 1989. At present, this reactor is being decommissioned. In 2013 the institute decided to introduce a 1.7 MV pelletron tandem accelerator (TCU-tandem). In this paper, we describe the construction of this accelerator system. Among the work, we emphasize the conditioning of the accelerating tube, which had been kept for a long time without operation. The construction was implemented together with students of a nuclear engineering course and was utilized as education and training for them. As applied research using this tandem accelerator, we are planning to extract MeV proton beams and carry out elemental analysis by particle induced X-ray emission(PIXE)/Rutherford backscattering spectroscopy(RBS) methods. Taking advantage of the feature that TCU-tandem is located in a research reactor facility being decommissioned, material analysis related to the decommissioning process will be carried out.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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