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Enregistrement W3037191982 · doi:10.1002/maco.202011763

An update on the copper corrosion program for the long‐term management of used nuclear fuel in Canada

2020· article· en· W3037191982 sur OpenAlexafffundabout
Peter Keech, Mehran Behazin, W. Jeffrey Binns, Scott Briggs

Notice bibliographique

RevueMaterials and Corrosion · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensNuclear Waste Management Organization
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoYork UniversityNationale Genossenschaft für die Lagerung radioaktiver AbfälleNuclear Waste Management Organization
Mots-clésCorrosionSpent nuclear fuelAllowance (engineering)Radioactive wasteCopperEnvironmental scienceTerm (time)Mining engineeringWaste managementGeologyMetallurgyEngineeringMaterials scienceOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 2012, the Nuclear Waste Management Organization developed a comprehensive proof test plan (PTP) to evaluate the feasibility and safety of their copper‐coated used fuel container and their novel bentonite buffer box emplacement concept to be employed in its proposed deep geological repository for the long‐term management of used nuclear fuel. Research within the PTP includes several programs to evaluate the possible extent of damage that may be caused by various copper corrosion mechanisms: oxic‐, radiolytic‐, anoxic‐, and sulfide‐induced, with particular attention being paid to the possibility of localization of any of these processes. Programs remain on track to support and refine a maximum copper corrosion allowance of <1.27 mm over a one million year emplacement in a deep geological repository.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,984

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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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