MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2946821526 · doi:10.1097/hp.0000000000001099

Radon Off-Gassing From Military Artifacts

2019· article· en· W2946821526 sur OpenAlexaff
David G. Kelly, Timothy Mumby

Notice bibliographique

RevueHealth Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceRadonGamma spectroscopySemiconductor detectorArtifact (error)RadiochemistryNuclear medicineDetectorPhysicsChemistryNuclear physicsOpticsBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Military historical artifacts found in museum displays and storage locations were analyzed for their Ra and Rn progeny activities to determine the fraction of Rn lost to the environment. Gamma-ray spectroscopy using high-purity germanium detectors was used to determine Ra activity and infer Rn activity based on Pb and Bi. Analyses were conducted without affecting the structural integrity of the artifacts. Ra was measured directly after correction for solid angle and finite sample-detector distance. Although Rn can be similarly analyzed, the collection in charcoal of Rn off-gassed from the artifact after the establishment of secular equilibrium was preferable. Rn off-gassing rates vary greatly between the six devices studied, with a maximum off-gassing rate of 1,850 ± 50 Bq h. Large variations in off-gassing rate were also observed between an additional 30 nominally identical dials, with a mean and standard deviation of 7.7 ± 7.1 Bq h. The work is not predictive of airborne Rn activity within museums, where building size and ventilation are significant and unique to each location. However, the significant off-gassing rates and their large variation suggest that Rn activities may be elevated in enclosed locations, such as aircraft cockpits and storage facilities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,310 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth PhysicsMême sujetRadioactivity and Radon MeasurementsTravaux en français237 207