Mapeamento da radioatividade natural nos ambientes externos do CDTN / Mapping of natural radioactivity in CDTN's outdoor environments
Bibliographic record
Abstract
A radiação natural ocorre devido a dois contribuintes principais: partículas de raios cósmicos de alta energia incidentes na atmosfera da Terra e radionuclídeos que estão presentes na crosta terrestre desde a sua formação. Para a maioria das pessoas, essas exposições naturais são muito mais significativas do que as exposições causadas por fontes artificiais. Os radionuclídeos primordiais mais significativos estão relacionados aos elementos tório (Th) e urânio (U) e potássio. Este trabalho tem como objetivo mapear e analisar a radioatividade natural nos ambientes externos no Centro de Desenvolvimento de Tecnologia Nuclear (CDTN), a fim de observar a variação da radioatividade nesta localidade. É importante ressaltar que, como é uma área de um centro de pesquisa nuclear, alguns pontos indicaram valores significativos de radiação quando comparados aos naturais, sendo estes altos valores provenientes de fontes artificiais, por exemplo, de resíduos radioativos. Este estudo foi realizado com o espectrômetro RS-230, Radiation Solutions / CANADA, acoplado a um Sistema de Posicionamento Global (GPS), que identifica quantitativa e qualitativamente os radionuclídeos ambientais, como 40K, 238U e 232Th. Os resultados obtidos foram exportados para o programa ArcGis® onde uma análise geoespacial foi realizada para correlacionar os dados do RS-230 com as coordenadas obtidas a partir do GPS, de acordo com os valores os resultados foram classificados em cinco classes - muito baixo, baixo, médio, alto e muito alto. Além de entender a radioatividade natural no CDTN, o trabalho está buscando fornecer uma base de informações para futuras aplicações em outros ambientes similares, isto é, ambientes que apresentam uma possível combinação de radioatividade natural e artificial.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".