Ensuring robust radiological risk assessment for wildlife: insights from the International Atomic Energy Agency EMRAS and MODARIA programmes
Notice bibliographique
Résumé
In response to changing international recommendations and national requirements, a number of assessment approaches, and associated tools and models, have been developed over the last circa 20 years to assess radiological risk to wildlife. In this paper, we summarise international intercomparison exercises and scenario applications of available radiological assessment models for wildlife to aid future model users and those such as regulators who interpret assessments. Through our studies, we have assessed the fitness for purpose of various models and tools, identified the major sources of uncertainty and made recommendations on how the models and tools can best be applied to suit the purposes of an assessment. We conclude that the commonly used tiered or graded assessment tools are generally fit for purpose for conducting screening-level assessments of radiological impacts to wildlife. Radiological protection of the environment (or wildlife) is still a relatively new development within the overall system of radiation protection and environmental assessment approaches are continuing to develop. Given that some new/developing approaches differ considerably from the more established models/tools and there is an increasing international interest in developing approaches that support the effective regulation of multiple stressors (including radiation), we recommend the continuation of coordinated international programmes for model development, intercomparison and scenario testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».