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Enregistrement W2904161558 · doi:10.24218/jeert.2018.03

Software to Compensate Coincidence Losses in the Environmental Sample Analysis of a Digital Anti-Compton Spectrometer

2018· article· en· W2904161558 sur OpenAlexaff
Weihua Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy and Environmental Research and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadioactive Decay and Measurement Techniques
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrometerCoincidenceSoftwareSample (material)PhysicsComputer scienceEnvironmental scienceOpticsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-Compton spectroscopy is a useful approach to analyze low-level contaminants in environmental samples that would otherwise be obscured by the Compton signal of the natural radionuclides present in the sample matrix. An example of this is the sensitive identification of 137 Cs in soil samples. A challenge of the anti-Compton technique is that the anti-coincidence veto to remove Compton scattered photons also suppresses the identification of contaminant radionuclides that have cascade gamma emissions such as 60 Co. This is a major limitation of the technique in environmental sample analysis. The time stamped pulse analysis method presented in this paper recovers the undesired full-energy-peak (FEP) coincidence losses for cascade radionuclides that trigger the anti-Compton spectrometer veto while retains suppression of true Compton events to keep the improved detection limit, thus extending the usefulness of the anti-Compton spectroscopy. In this study, the software has been used to analyse the radionuclides with a relative simple decay scheme, such as 22 Na, 60 Co and 88 Y, and a complex decay scheme, such as 125 Sb, 134 Cs, 152 Eu and 154 Eu. The results have indicated that in the reconstruct anticoincidence spectra the FEP restoration efficiency, both for minor and major peaks, is near 100%.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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