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Enregistrement W4405584323 · doi:10.1177/01466453241283931ac

Radiological training for the defence sciences: a unique playing field

2024· article· en· W4405584323 sur OpenAlexaffabout
Helen Moise, Timothy J. S. Munsie, Anthony R. Green

Notice bibliographique

RevueAnnals of the ICRP · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiological weaponTraining (meteorology)Field (mathematics)Medical physicsMedicineRadiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,398
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,077 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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