“Acid-spike” effect in spurs/tracks of the low/high linear energy transfer radiolysis of water : potential implications for radiobiology and nuclear industry
Bibliographic record
Abstract
Résumé : Les ions hydronium (H3O \n+ \n) sont formés, à temps courts, dans les grappes ou le long des \ntrajectoires de la radiolyse de l'eau par des rayonnements ionisants à faible transfert \nd’énergie linéaire (TEL) ou à TEL élevé. Cette formation in situ de H3O \n+ \nrend la région des \ngrappes/trajectoires du rayonnement temporairement plus acide que le milieu environnant. \nBien que des preuves expérimentales de l’acidité d’une grappe aient déjà été signalées, il \nn'y a que des informations fragmentaires quant à son ampleur et sa dépendance en temps. \nDans ce travail, nous déterminons les concentrations en H3O \n+ \net les valeurs de pH \ncorrespondantes en fonction du temps à partir des rendements de H3O \n+ \ncalculés à l’aide de \nsimulations Monte Carlo de la chimie intervenant dans les trajectoires. Quatre ions \nincidents de différents TEL ont été sélectionnés et deux modèles de grappe/trajectoire ont \nété utilisés : 1) un modèle de grappe isolée "sphérique" (faible TEL) et 2) un modèle de \ntrajectoire "cylindrique" (TEL élevé). Dans tous les cas étudiés, un effet de pH acide \nbrusque transitoire, que nous appelons un effet de "pic acide", est observé immédiatement \naprès l’irradiation. Cet effet ne semble pas avoir été exploré dans l'eau ou un milieu \ncellulaire soumis à un rayonnement ionisant, en particulier à haut TEL. À cet égard, ce \ntravail soulève des questions sur les implications possibles de cet effet en radiobiologie, \ndont certaines sont évoquées brièvement. Nos calculs ont ensuite été étendus à l’étude de \nl'influence de la température, de 25 à 350 °C, sur la formation in situ d’ions H3O \n+ \net l’effet \nde pic acide qui intervient à temps courts lors de la radiolyse de l’eau à faible TEL. Les \nrésultats montrent une augmentation marquée de la réponse de pic acide à hautes \ntempératures. Comme de nombreux processus intervenant dans le cœur d’un réacteur \nnucléaire refroidi à l'eau dépendent de façon critique du pH, la question ici est de savoir si \nces fortes variations d’acidité, même si elles sont hautement localisées et transitoires, \ncontribuent à la corrosion et l’endommagement des matériaux.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".