Verification of correction factors for determining mean annual levels of radon in underground facilities
Notice bibliographique
Résumé
The first verification of a tool developed to improve the work of controlling bodies, managers and employees of underground facilities subject to radiation protection requirements was conducted. The recommended values of correction factors were verified using archival results of measurements conducted for the Institute of Occupational Medicine in Łódź in seven underground workplaces in Poland over exposure periods of a month (10,8678 data) and a quarter of a year (53,688 data). In a cave two groups of monthly factors, produced estimates with almost 70% to 99% consistency with the measured values. Along tourist routes located in mines, a similar fit was obtained using three groups of correction factors for measurement results from March, June and July. In the extraction areas of active underground mines, the best fit was produced by factors calculated as averages for spaces varying in the degree of insulation and ventilation method, while in other departments of mining plants, by correction factors recommended for facilities equipped with mechanical ventilation systems. All the quarterly correction factors produced the best fit between estimated mean annual concentrations and measurement results obtained in the second quarter of the calendar year. A wide variation in result consistency (from 20-30 to 65-80%) obtained for two underground tourist routes in the fourth quarter of the year demonstrates that it is best not to adopt results from this measurement period (October-December) for estimating mean annual radon concentration using the set of quarterly correction factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».