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Enregistrement W6968411639 · doi:10.5281/zenodo.3750488

Education and Training in Radiation Protection and Mutual Recognition of Qualification in Australia, Canada, News Zealand, Germany and UK

2020· article· en· W6968411639 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation protectionHarmonizationProcess (computing)Mutual recognitionTraining (meteorology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiation therapy plays an important role in the management of various cancers. However, it is equally important to keep radiation levels as low as reasonably achievable to protect radiation staff and general public from harmful effects of radiation. This requires implementation of good radiation protection practices at all times which in turn requires good training and knowledge in radiation protection issues. Radiation is used in various sectors such as nuclear, medical and research and the expertise in radiation protection is on decline. Thus maintaining excellent radiation protection practices and competencies is essential in ensuring safe use of ionizing radiation. More over there is lack of mutual recognition of qualified experts across many countries of the world. This paper discovers education and training approaches employed for Radiation protection training for qualified experts (Radiation protection experts, Radiation Protection officers, Radiation protection supervisors and Radiation protection advisors) in Australia, New Zealand, Canada, UK and Germany with respect to medical sector especially radiation oncology and radiotherapy.This study also assesses whether mutual recognition of training across these countries exist or not. The study also assesses what is equivalent to what and who can do what. This will assist in harmonizing and standardization of training in these countries as well as will help in establishing infrastructure for mutual recognition of training for Radiation Protection Experts. This in turn will guarantee fast movement of skilled workers. The process of harmonization of radiation protection training has already started in Europe and by expanding this process to Australia, Canada and New Zealand will eventually help in developing a compatible system of radiation protection training and expertise across these countries which in turn will help in establishing international standardization of radiation protection training. Moreover, it will help tackle decline in radiation protection expertise and will ensure availability of excellent radiation protection knowledge and skills which can meet demands of the future. This is unique research in the sense that it has not been carried out in Canada, Australia and New Zealand.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,260 · 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
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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