Citizen science in the nuclear field: An exploration of its potential in governing nuclear incidents, accidents, and post-disaster situations
Notice bibliographique
Résumé
Citizen science (CS) is a form of science developed and enacted by citizens, typically with citizen volunteers collecting and/or analyzing various kinds of data. As CS serves public purposes (e.g. educational goals) and emanates within democratic and participatory cultures (e.g. the open science movement), it potentially broadens scientific research and facilitates public participation in science policy. Whereas the role of CS is well documented in fields such as amateur astronomy, biohacking, video gaming, etc., there is a dearth of research about the role of CS in the nuclear field. Yet, following the 2011 Fukushima Daiichi nuclear disaster, CS has demonstrably contributed to filling knowledge and information gaps, as citizens in the affected areas monitor radioactivity in the environment and communicate about environmental risks (e.g. Citizens’ Radioactivity Monitoring Project). In this process, citizen scientists have voiced ardent criticism of government and industry, as these institutes are seen to deliberately inhibit open knowledge sharing. Taking these insights as an entry point, this paper probes the potential of CS in the governance of nuclear incidents/accidents, emergency situations, and in post-disaster recovery. Drawing on past and present CS initiatives connected to nuclear incidents and accidents in Japan, the USA, Canada, and the UK, it conceptualizes the social spaces in which CS emerges; ascertains which knowledge, information and decision-making challenges CS addresses; and determines which collective lessons can be drawn to ensure more legitimate and socially robust nuclear governance. Particular attention is given to the role governments, industries, and established scientists can, and should, assume as potential facilitators, patrons, or challengers of a more collective, open approach to disaster preparedness and response. The latter category comprises social scientists, who in Japan have been criticized for “disengaging” with CS practice, thereby limiting opportunities for contextual learning about disasters and even hampering post-trauma disaster recovery. The paper engages with the following conference themes: The future role of publics in processes of government/governance; Empowering publics in new innovation processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,034 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».