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Enregistrement W4212852738 · doi:10.1088/1361-6498/ac5173

Urban working groups in the IAEA’s model testing programmes: overview from the MODARIA I and MODARIA II programmes

2022· article· en· W4212852738 sur OpenAlexaff
Kathleen M. Thiessen, Marija Zlata Božnar, T.W. Charnock, Sohan Chouhan, Lucia Federspiel, Boštjan Grašič, Zoran Gršić, Jan Helebrant, Sebastian Hettrich, Jiřı́ Hůlka, Won Tae Hwang, S. Kamboj, Volodymyr Korolevych, Petr Kuča, Joeun Lee, Francesco Mancini, Primož Mlakar, Luc Patryl, Margit Pattantyús-Ábrahám, Tamir G. Reisin, G. Sdouz, Kampanart Silva, S. Takahara, Bee Kiat Tay, Hartmut Walter, Tamara Yankovich, Charley Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiological Protection · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesInternational Atomic Energy Agency
Mots-clésRadiological weaponAtmospheric dispersion modelingWorking groupEnvironmental scienceContaminationRemedial educationRadioactive contaminationEnvironmental planningEnvironmental remediationRadioactive wasteEnvironmental healthEnvironmental protectionEngineeringComputer scienceWaste managementMedicinePsychologyAir pollution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IAEA's model testing programmes have included a series of Working Groups concerned with modelling radioactive contamination in urban environments. These have included the Urban Working Group of Validation of Environmental Model Predictions (1988-1994), the Urban Remediation Working Group of Environmental Modelling for Radiation Safety (EMRAS) (2003-2007), the Urban Areas Working Group of EMRAS II (2009-2011), the Urban Environments Working Group of (Modelling and Data for Radiological Impact Assessments) MODARIA I (2013-2015), and most recently, the Urban Exposures Working Group of MODARIA II (2016-2019). The overarching objective of these Working Groups has been to test and improve the capabilities of computer models used to assess radioactive contamination in urban environments, including dispersion and deposition processes, short-term and long-term redistribution of contaminants following deposition events, and the effectiveness of various countermeasures and other protective actions, including remedial actions, in reducing contamination levels, human exposures, and doses to humans. This paper describes the exercises conducted during the MODARIA I and MODARIA II programmes. These exercises have included short-range and mid-range atmospheric dispersion exercises based on data from field tests or tracer studies, hypothetical urban dispersion exercises, and an exercise based on data collected after the Fukushima Daiichi accident. Improvement of model capabilities will lead to improvements in assessing various contamination scenarios (real or hypothetical), and in turn, to improved decision-making and communication with the public following a nuclear or radiological emergency.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0080,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,183 · 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'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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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