MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4287377551 · doi:10.26650/jarhs2022-1116282

GENİŞ KAPASİTELİ BİR NÜKLEER TIP MERKEZİNDE KATI RADYOAKTİF ATIK YÖNETİMİ

2022· article· tr· W4287377551 on OpenAlexaff
Mustafa Demır, Nazenin İpek Işıkçı, Nami Yeyin

Bibliographic record

VenueSağlık Bilimlerinde İleri Araştırmalar Dergisi / Journal of Advanced Research in Health Sciences · 2022
Typearticle
Languagetr
FieldMaterials Science
TopicGraphite, nuclear technology, radiation studies
Canadian institutionsStantec (Canada)
FundersIstanbul Üniversitesi-Cerrahpasa
KeywordsPhysicsMedicineNuclear medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Amaç: Nükleer tıp departmanlarında açık radyoaktif izotoplar ile çalışıldığından hastane bünyesinde oluşan radyoaktif atıkların büyük çoğunluğu bu bölümden çıkmaktadır. Bu çalışmanın amacı nükleer tıpta tanısal işlemlerde ve radyonüklit tedavi uygulamaları sonrası oluşan katı radyoaktif atıklardan çevreye salınan radyasyonun şiddetini (doz hızını) ölçmek, çalışan personellerin yıllık radyasyon dozları ile katı radyoaktif atık miktarlarını belirlemek, ayrıca atıkların bertaraf yöntemlerini değerlendirmektir. Gereç ve Yöntem: Doz hızı ölçümleri Geiger-Müller (GM) detektörü ile yapıldı. PET ve SPECT ünitelerinde oluşan katı radyoaktif atıklar kaynağında ayrıştırıldıktan sonra üç gün bekletildi. Tedavi servisinden çıkan radyoaktif atıklar I-131, Lu-177 ve Y-90 radyonüklitlerine ait olup bunlar kurşun izolasyonlu depolarda yaklaşık üç ay bekletilmek suretiyle doz hızları <1 µSv/saat olanlar tahliye edildi. Bulgular: Tedavi ünitesindeki atıkların ortalama doz hızları; I-131, Lu-177 ve Y-90 için sırasıyla 155 µSv/saat, 120 µSv/saat ve 48 µSv/saat bulundu. En fazla atık miktarı I-131 (%46) radyonüklidine ait bulundu. Radyasyon görevlilerinin yıllık efektif ortalama doz değerleri tanıda çalışanlarda 2.12 mSv, tedavide çalışanlarda 3.58 mSv bulundu. 

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.038
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.633
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0380.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0070.012
Science and technology studies0.0060.006
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0060.003
Research integrity0.0000.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.109
GPT teacher head0.419
Teacher spread0.309 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueSağlık Bilimlerinde İleri Araştırmalar Dergisi / Journal of Advanced Research in Health SciencesSame topicGraphite, nuclear technology, radiation studiesFrench-language works237,207