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Enregistrement W4206987455 · doi:10.1088/1742-6596/2167/1/012008

Dose rate effects in radiochromic leuco crystal violet dosimeters

2022· article· en· W4206987455 sur OpenAlexaff
Kevin Jordan

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimeterCuvetteChemistryGelatinCrystal violetAqueous solutionReaction rateDose ratePulmonary surfactantMaterials scienceRadiochemistryDosimetryNuclear medicineOpticsMedicineBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Radiochromic dosimeters based on leuco crystal violet (LCV) in aqueous solutions and gelatin hydrogels were evaluated for dose and dose rate performance. Optical transmission measurements were performed on samples in custom 10 cm long cuvettes in order to have measurable signals below 10 Gy. Standard gel formulations with 0.7 mM concentration of anionic surfactant sodium dodecyl sulfate (SDS) had a dose rate effect of increasing sensitivity with increasing dose rate of nearly 15% from 1 to 10 Gy/min at 20 Gy. Solutions of LCV and trichloracetic acid also showed similar dose rate effects. Adding LCV increased dose rate effect. Adding SDS, lowered sensitivity but maintained dose rate effect. Adding 0.4% gelatin also lowered sensitivity but reversed dose rate effect. For gels, lowering the pH reduced both sensitivity and dose rate effect. These trends are consistent with LCV solubility contributing to dose rate effects. These data indicate there are several factors related to dose rate effects in leuco crystal violet dosimeters and formulations designed to maximize sensitivity may not minimize dose rate effects.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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