An Ecological Multidisciplinary Approach to Protecting Society, Human Health, and the Environment at Nuclear Facilities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the United States and other countries move toward a greater reliance on nuclear energy, it becomes increasingly important to characterize the environment around such facilities to protect society, human health, and the environment. This article presents an ecological, multidisciplinary approach to gathering the information needed to establish baselines, site new nuclear facilities, protect existing nuclear facilities and nuclear wastes, improve the basis for emergency planning, devise suitable monitoring schemes to ensure continued protection, provide data to track local and regional response changes, and provide for mitigation, remediation, and decommissioning planning. We suggest that there are five categories of information or data needs: (1) geophysical, sources, fate and transport; (2) biological systems; (3) human health; (4) stakeholder and environmental justice; and (5) societal, economic, and political. All of these categories are influenced by temporal and spatial patterns, vulnerabilities, and global changes. These informational needs are more expansive than the traditional site characterization but encompass a suite of physical, biological, and societal needs to protect all aspects of human health and the environment, not just physical health. We suggest that technical teams be established for each of the major informational categories, with appropriate representation among teams and with a broad involvement of a range of governmental personnel, natural and social scientists, Native Americans, environmental justice communities, and other stakeholders. Although designed for nuclear facilities, the templates and information teams can be adapted for other hazardous facilities. © 2013 Wiley Periodicals, Inc.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle