Eye lens dosimetry in Canadian CANDU nuclear power plants based on operational dosimetric quantities H<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" id="d1e1219" altimg="si24.svg"><mml:msub><mml:mrow/><mml:mrow><mml:mi>p</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:math>(10) and H<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" id="d1e1227" altimg="si24.svg"><mml:msub><mml:mrow/><mml:mrow><mml:mi>p</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:math>(0.07)
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we present a methodology for performing eye lens dosimetry in CANDU nuclear power plants using an existing and highly accurate Harshaw 4-element TLD-700 dosemeter. This dosemeter, which has been specially designed for Ontario Power Generation (OPG) and Bruce Power (BP), measures the deep and shallow personal dose equivalent quantities Hp(10) and Hp(0.07), respectively. Using these measured personal dose equivalent quantities and applying a beta-ray strength scaling factor to the Hp(0.07) measurement in particular, we have developed an algorithm that can be used to calculate the dose to the lens of the eye in mixed beta–gamma fields. This scaling factor has been developed and is primarily based on results obtained from extensive collaborative study, performed by Ontario Power Generation (OPG), Bruce Power (BP) and McMaster University, through Candu Owners Group (COG) support (Bohra et al., 2021; Laranjeiro et al., 2020). Furthermore, scaling factor F, also includes effects of protective glass eyewear and results from Whole body dosimetry intercomparison exercises. The algorithm to calculate eye lens dose at CANDU power plants has been developed, based on this scaling factor and operational dosimetric quantities Hp(10) and Hp(0.07)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».