Mapping the deposition of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" altimg="si1.svg"> <mml:mrow> <mml:mmultiscripts> <mml:mtext>C</mml:mtext> <mml:mprescripts/> <mml:none/> <mml:mn>137</mml:mn> </mml:mmultiscripts> <mml:mtext>s</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" altimg="si2.svg"> <mml:mrow> <mml:mmultiscripts> <mml:mtext>I</mml:mtext> <mml:mprescripts/> <mml:none/> <mml:mn>131</mml:mn> </mml:mmultiscripts> </mml:mrow> </mml:math> in North America following the 2011 Fukushima Daiichi Reactor accident
Notice bibliographique
Résumé
The 2011 Fukushima Daiichi Reactor accident generated a large data set of global radionuclide observations. Frequent observations of xenon, caesium and iodine radioisotopes provided an opportunity to examine the performance of inter-continental scale meteorological models, in particular, the important mechanisms of in-cloud scavenging, precipitation, and deposition. Previous studies investigated these phenomena over short range, but this is the first time a global, coordinated surveillance system and in particular, a non-scavenged noble gas data set was available for use in such a study. Since particle size distributions are very different at long range, the parametrization of the deposition is important for accurate atmospheric modelling. The accuracy of these models are crucial in the Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty (CTBT) context where discrimination of local and distant civilian sources from a potential nuclear test is a challenging problem. Beyond the CTBT context, accurate prediction of deposition is important for emergency and consequence management of nuclear emergencies, allowing a small set of data, combined with an appropriate model to represent a much larger domain, even up to continental scales. The modelling results for ground deposition and airborne activity of radiocaesium and radioiodine are presented and validated against the actual measurements.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,073 |
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 ».