Radiological training for the defence sciences: a unique playing field
Notice bibliographique
Résumé
Defence Research and Development Canada (DRDC), part of the Department of National Defence, comprises seven research centres and forty-seven research and development (R&D) capabilities across Canada.Of these centres, the Suffield Research Centre, located in Alberta, provides training and expertise on radiological and nuclear technology through the Radiological and Nuclear Technologies Group (RNTG).Housed within the Canadian Forces Base, which includes a vast experimental proving ground facility, the RNTG is tasked with providing radiological training to various members and clients including Canadian Armed Forces Members, NATO allies, foreign nationals as arranged by Global Affairs Canada, and First Responders in the safe handling and remediation of radiological and nuclear material.The expansive inventory of various sources (in terms of activity (up to several TBq of material) and forms of ionising radiation), the Department of National Defence specific regulatory body, and the procurement and use of more novel isotopes, give it the unique capability to deliver specialised radiological training within the NATO partner nations.The RNTG's Radiological and Nuclear (RN) Defence program goes beyond field radiation training.Existing as a group of subject matter experts, the RNTG also conducts research and can provide expertise, advice and reach-back support to both Canadians and non-Canadian partners alike.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,014 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».