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Enregistrement W4393151465 · doi:10.1097/hp.0000000000001786

A Perspective from Ontario Tech University Industrial Research Chairs on 20 Years of Capacity Building in Health Physics and Radiation Science

2024· article· en· W4393151465 sur OpenAlexaffabout
Edward Waller, Kirk Atkinson, A.J. Waker

Notice bibliographique

RevueHealth Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth physicsHealth scienceNuclear sciencePerspective (graphical)Research programEngineering ethicsEngineering managementEngineeringBusinessMedical educationMedicinePhysicsRadiation protectionComputer scienceNuclear engineeringNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Ontario Tech University (University of Ontario Institute of Technology) is one of Canada's newest universities, having been incorporated in 2002. In 20 y, the University has increased enrollment from a few hundred students to over 10,000. The University was designed to be "market driven" and as such offered courses that had high market demand. The Faculty of Energy Systems and Nuclear Science was one of the first faculties to be established at the University, with the intent to fill a gap between personnel that were retiring out of the nuclear industry and the dearth of nuclear engineers and health physicists being educated in Canada. As such, the University established unique programs in both nuclear engineering and health physics/radiation science with strong input from industry stakeholders. This paper will discuss the evolution of the Health Physics and Radiation Science program at Ontario Tech from the teaching and capacity building perspective, and it provides insight regarding health physics and radiation science research at Ontario Tech under the industrial research chair program.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0210,013
Communication savante0,0150,007
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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