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Enregistrement W2074184626 · doi:10.1021/es0112487

Radioactivity near the Sunken Submarine “Kursk” in the Southern Barents Sea

2002· article· en· W2074184626 sur OpenAlexafffund
Г.Г. Матишов, D. G. Matishov, Alexey E. Namjatov, J. N. Smith, JoLynn Carroll, Salve Dahle

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésSubmarineOceanographyGeologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radioactivity measurements were conducted on seawater, sediment, and biota samples collected in the vicinity of the Russian submarine "Kursk" in September, 2000, within 1 month of the vessel's sinking in the Barents Sea to determine whether leakage of radioactivity from the vessel's two nuclear reactors had occurred and to assess the impact on one of the most productive fishing areas in the world. Levels of radioactivity in surface sediments and biota are within the range of values previously measured in the Barents Sea and can be ascribed to inputs from global fallout, European nuclear fuel reprocessing facilities, and the Chernobyl accident. However, levels of 1291 in seawater in the Southern Barents Sea increased by 500% between 1992 and 2000, and the 129I/137Cs ratio increased by more than an order of magnitude during this time, owing to long-range transport of releases from reprocessing facilities at Sellafield (U.K.) and La Hague (France). Although these results indicate that, at the time of sampling, leakage from the Kursk had a negligible impact on the environment, they also show that regional background levels of artificial radioactivity are varying rapidly on annual timescales and that Europe's nuclear reprocessing facilities are the leading contributor of anthropogenic radioactivity to the region.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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