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Enregistrement W4415952992 · doi:10.1051/epjconf/202533809012

Dosimetry with a phoswich detector

2025· article· en· W4415952992 sur OpenAlexaff
Nicolás Ávila, D. D. Döhler, Pia Kahle, Anja Seifert, T. Kormoll

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorMonte Carlo methodDosimetryPhotonCalibrationRadiationIonization chamberRange (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A phoswich detector concept based on the combination of a high-Z element and a plastic element with a free running analogue-to-digital converter is presented in this work for the simultaneous measurement of operational dosimetric quantities H ∗ (10) and H ′ (0.07) in photon radiation fields. By means of a Pulse Shape Discrimination method and down to an energy of 60 keV ( 241 Am) in continuous photon radiation fields, the signal arriving at the common light sensor was separated into components coming from each element of the detector. In this context, crosstalk between the sensitive volumes represented an obstacle and was solved with a proper covering over one of the elements. Additionally, an algorithm for the calculation of the intended quantities based on the measured deposited doses was developed and tested using Monte Carlo methods with monoenergetic and X-ray radiation fields. Simulations set a validity region for the algorithm to the energy range between 20 keV and 3 MeV in the case of monoenergetic radiation and a lower energy cut of 15 keV in the case of X-ray fields. Furthermore, the algorithm was tested experimentally using 241 Am (60 keV) and 137 Cs (662 keV) sources against reference values from an OD-01 ionization chamber. Results showed a good sensitivity to the incoming photon energy, reflected in the variation of the ratio between the measured doses with the considered energies. At the same time, discrepancies between the measured and reference values of the operational quantities highlighted the need for a better calibration of the algorithm.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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