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Enregistrement W4311144205 · doi:10.1016/j.net.2022.11.024

Full spectrum estimation of helicopter background and cosmic gamma-ray contribution for airborne measurements

2022· article· en· W4311144205 sur OpenAlexaboutno aff
L Kotík, Marcel Ohera

Notice bibliographique

RevueNuclear Engineering and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterstvo Vnitra České Republiky
Mots-clésEnvironmental scienceCosmic rayCOSMIC cancer databaseSpectrometerBackground radiationOn boardRemote sensingGamma rayPhysicsRadiationAerospace engineeringMeteorologyAstronomyAstrophysicsGeologyOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The airborne radiation monitoring has been used in geophysics for more than forty years and now it also has its important role in emergency monitoring. The aircraft background and the cosmic gamma-rays contribute to the measured gamma spectrum on the aircraft board. This adverse effect should be eliminated before the data processing. The paper describes two semiparametric methods to estimate the full spectrum aircraft background and cosmic gamma-ray contribution from spectra measured at altitudes where terrestrial contribution is negligible. The methods only assume to know possible peak positions in spectra and their full width at half maximum, that can be easily obtained e.g. from terrestrial measurement. The methods were applied to real experimental data acquired on Mi-17 and Bell 412 helicopter boards. The IRIS airborne gamma-ray spectrometer, with 4 × 4 L NaI(Tl) crystals, produced by Pico Envirotec Inc., Canada, was used on helicopters’ boards. To obtain valid estimate of the aircraft background and the cosmic contribution, the measurements over sea and large water areas were carried out. However, the satisfactory results over inland were also achieved comparing with those acquired over large water areas.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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