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Enregistrement W3091618884

INFLUENCE OF URANIUM MINES IN THE FORMATION OF NATURAL BACKGROUND RADIATION

2016· article· en· W3091618884 sur OpenAlexaboutno aff
Nikolay Dolchinkov, M. Haralampiev

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUraniumUranium mineUranium oreGroundwaterMining engineeringDecreeEnvironmental scienceChristian ministryGeologyEnvironmental protectionArchaeologyGeographyLawPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First began to draw uranium in Bulgaria the germans- in 1938 in Buhovo. In the first year they draw 100 tons of metal. In 1939 they stopped. After the Second World War, uranium mining was renewed in secrecy, but this time by the Soviet-Bulgarian mining company. 48 mines have drawn uranium according to decree № 74 of the Council of Ministers in 1992, the government of Philip Dimitrov takes the decision to liquidate the uranium and another 30 were under investigation and trial operation. It is largely based in southern Bulgaria. Every year the world produces about 42,000 tons of uranium. One third of the yield is in Canada where deposits are 5 million tons. The control in the system of the Ministry of radiation status of the environment which is near former mines extracting uranium, includes field radiometric measurements and laboratory analyzes of soils, waste products in tailing ponds and landfills, sediments, groundwater and surface waters. A network of stations is built for monitoring of soil, groundwater and surface water and air, and produces agricultural products in the areas of uranium mining.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,317 · 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'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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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