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Enregistrement W4386600831 · doi:10.3390/radiation3030014

Early and Transient Formation of Highly Acidic pH Spikes in Water Radiolysis under the Combined Effect of High Dose Rate and High Linear Energy Transfer

2023· article· en· W4386600831 sur OpenAlexafffund
Md Ibrahim Bepari, Jintana Meesungnoen, Jean‐Paul Jay‐Gerin

Notice bibliographique

RevueRadiation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Sherbrooke
Mots-clésRadiolysisLinear energy transferIrradiationChemistryIonMonte Carlo methodRadiationRadiation chemistryDose rateIonizing radiationRadiochemistryPhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Water radiolysis leads to the formation of hydronium ions H3O+ in less than 50 fs, resulting in the formation of transient acidic pH spikes in the irradiated water. The purpose of this study is to examine the time evolution of these spikes of acidity under irradiation conditions combining both high absorbed dose rate and high-LET radiation. (2) Methods: The early space–time history of the distributions of the various reactive species was obtained using our Monte Carlo multitrack chemistry simulation code IONLYS-IRT. To simulate different LETs, we used incident protons of varying energies as radiation sources. The “instantaneous pulse” (or Dirac) model was used to investigate the effect of dose rate. (3) Results: One major finding is that the combination of high dose rates and high LETs is clearly additive, with a very significant impact on the pH of the solution. For example, at 1 ns and for a dose rate of ~107 Gy/s, the pH drops from ~4.7 to 2.7 as the LET increases from ~0.3 to 60 keV/μm. (4) Conclusions: Confirming previous work, this purely radiation chemical study raises the question of the possible importance and role of these spikes of acidity in underpinning the physical chemistry and biology of the “FLASH effect”.

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 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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,266

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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