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Enregistrement W214789612

Material control and accountability (MC&A) recovery from the Cerro Grande fire at Los Alamos National Laboratory

2024· paratext· en· W214789612 sur OpenAlexaboutno aff
William Earl Haag

Notice bibliographique

RevueOSTI OAI (U.S. Department of Energy Office of Scientific and Technical Information) · 2024
Typeparatext
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésNational laboratoryCustodiansWork (physics)Quarter (Canadian coin)Environmental scienceFirefightingFiscal yearNuclear engineeringForensic engineeringEngineeringArchaeologyGeographyBusinessMechanical engineeringEngineering physicsCartography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the week of May 10-14, 2000, the Cerro Grande Fire scorched over 40,000 acres of prime forestland and destroyed over 400 homes in the Los Alamos community and several structures at the Los Alamos National Laboratory (LANL). Of the land affected by the fire, nearly one quarter of it was Laboratory property. All of LANL's 64 material balance areas (MBAs) were affected to some degree, but one Category I technical area and several Category I11 and IV areas sustained heavy damage. When the MC&A personnel were allowed to return to work on May 23, they addressed the following problems: How do we assure both ourselves and the Department of Energy (DOE) that no nuclear materials had been compromised? How do we assist the nuclear material (NM) custodians and their operating groups so that they can resume normal MC&A operations? Immediately after the return to work, the Laboratory issued emergency MC&A assurance actions for Category I through Category IV facilities. We conducted special inventories, area walkthroughs, and other forms of evaluation so that within a month after the fire, we were able to release the last MBA to resume work and assure that all nuclear material had been accounted for. This paper discusses the measures LANL adopted to ensure that none of its nuclear material had been compromised.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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