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Enregistrement W4387385662 · doi:10.1109/jsen.2023.3320874

Radiation Response of Perfluorinated Polymer Optical Fibers (CYTOP) to Low Doses of X-Rays, Protons, and Neutrons

2023· article· en· W4387385662 sur OpenAlexafffund
Olugbenga J. Olusoji, Crystal Penner, C. Bélanger-Champagne, V Strgar, Eva Kasanda, Cornelia Hoehr, Sinéad O’Keeffe

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaRoyal Society
Mots-clésMaterials scienceProtonNeutronRadiationIrradiationAttenuationPolymerNeutron radiationRadiochemistryBeam (structure)WavelengthOptical fiberOptoelectronicsOpticsNuclear physicsChemistryPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The response of perfluorinated polymer fibers (PF-POFs) in X-ray, proton, and neutron irradiation was investigated for their potential application in clinical environments. Radiation-induced attenuation (RIA) in PF-POF increases linearly with dose and PF-POF was found to be highly sensitive to all the sources of radiation used. A sensitivity of 0.050 ± 0.003, 0.089 ± 0.005, and 0.065 ± 0.003 dB/m/Gy was recorded for 6 MV X-rays, 63 MeV protons, and 400 MeV neutrons, respectively, at a wavelength of 510 nm at room temperature. The PF-POF fibers also exhibit energy dependence—a useful feature in characterizing the depth dose in a proton beam. The high sensitivity of the fiber enables the development of distributed sensing in oncology and can be combined with other solid-state detectors in monitoring radiation dose in mixed radiation environments.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,435

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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