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Enregistrement W2184656522

The Low-Level Radioactive Waste Management Office: Thirty Years of Experience in Canada - 13308

2013· article· en· W2184656522 sur OpenAlexaboutno aff
Liliana Benitez, Mark J. Gardiner, Robert L. Zelmer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadioactive wasteGovernment (linguistics)BusinessEnvironmental planningEngineeringWaste managementEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews thirty years of progress by the Low-Level Radioactive Waste Management Office (LLRWMO) in developing and implementing low-level radioactive waste (LLRW) remediation projects and environmentally safe co-existence strategies. It reports on the present status and the future of the national historic waste program in Canada. There are over two million cubic metres of historic LLRW in Canada. Historic LLRW is broadly defined as LLRW that was managed in the past in a manner that is no longer considered acceptable and for which the original owner cannot reasonably be held accountable. In many cases, the original owner can not be identified or no longer exists. The LLRWMO was established in 1982 as Canada's agent to carry out the responsibilities of the federal government for the management of historic LLRW. The LLRWMO is operated by Atomic Energy of Canada Limited (AECL) through a cost-recovery agreement with Natural Resources Canada (NRCan), the federal department that provides the funding and establishes national policy for radioactive waste management in Canada. The LLRWMO expertise includes project managers, environmental remediation specialists, radiation surveyors, communications staff and administrative support staff. The LLRWMO in providing all aspects of project oversight and implementation contracts additional resources supplementing coremore » staff capacity as project/program demands require. (authors)« less

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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