MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2334021858 · doi:10.1061/9780784478745.087

Design, Creation and Implementation of Technology for Sustainable Nuclear Remediation Projects

2014· article· en· W2334021858 sur OpenAlexaboutno aff
Samuel D. Rima

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Greenhouse gasFossil fuelSustainable developmentDuration (music)Waste managementRadioactive wasteBusinessResource (disambiguation)Environmental remediationEnvironmental planningNatural resource economicsEnvironmental economicsEngineeringEnvironmental scienceComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Billions of dollars are spent worldwide every year on nuclear remediation projects. Most of this work is done now as it was done decades ago and is very labor and resource intensive. AMEC has developed technology that has been deployed on projects across the United States and in Canada, Japan, and the United Kingdom that makes such projects shorter in duration and more sustainable through reductions in waste volume requiring permanent disposal and through minimization of resources to complete such projects. Benefits to local communities and taxpayers have included return of land to beneficial public use quicker and at lower cost than traditional methods; reduction of impacts from large workforces and heavy equipment; reduction in greenhouse gas emissions from shorter duration projects using less fossil fuels; and reduction in the volumes of materials that are otherwise needlessly diverted to landfills for disposal as radioactive waste. Information is presented on development of sustainable approaches and solutions to such projects, as well as a case study of where it has been successfully used.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,139

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 GPT0,241
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetNuclear and radioactivity studiesTravaux en français237 207