Notice bibliographique
Résumé
You never feel quite as comfortable about a site as the day you start to study it. Wendell Weart On June 4, 2008, at 8:40 a.m., a moving truck pulled up to the Nuclear Regulatory Commission and dropped off 15 sets of the Department of Energy's license application to construct a nuclear waste repository at Yucca Mountain. Each set weighed 110 pounds (50 kg) and totaled 8,600 pages. It was more than a quarter-century since work began at Yucca Mountain and a decade after the federal government had promised the nuclear industry an operational repository for their wastes. This delivery marked an important milestone, yet it would be at least another decade until the repository opened – perhaps never, if Nevada had its way. Comprising hundreds of studies, the license application was the most complex application ever completed. Never before had mere mortals been assigned the task of making scientific predictions spanning such geologic timeframes. total system performance assessment A good part of the case presented to the NRC was based on a Total System Performance Assessment , or TSPA. Using a series of linked computer models, the TSPA strove to provide quantitative answers to three basic questions: What might happen in the future to the waste? How likely are different scenarios? What are their consequences? The TSPA was the grail of this difficult and extended quest. The effort was led by Sandia National Laboratories, world leaders in performance assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,025 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».