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Enregistrement W4226541591 · doi:10.7290/ijns07xq5m

The Role of Nuclear Forensics for Determining the Origin of Nuclear Materials Out of Regulatory Control and Nuclear Security

2022· article· en· W4226541591 sur OpenAlexaff
Lekhnath Ghimire, Edward Waller

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nuclear Security · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear materialNuclear terrorismNuclear weaponComputer securityNuclear engineeringComputer scienceEngineeringPhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The international community recognizes the rise in theft and illicit trafficking of nuclear materials and radioactive sources—for malicious use and nuclear terrorism—as a serious threat. That is why a well-developed nuclear forensics capability is an integral part of a robust nuclear security program and a key element of nuclear security infrastructure. Both pre- and post-detonation nuclear forensics are vital for controlling theft and illicit trafficking of nuclear materials, as well as identifying and tracing their sources. Nuclear forensics analysis and interpretation processes for nuclear security is a systematic process that includes: (1) sample collection and categorization techniques and (2) detailed nuclear forensics analytical plans, which are a laboratory analysis of physical and chemical properties of the collected or seized nuclear and radioactive materials. Besides nuclear materials, the non-nuclear and biological materials present in seized nuclear materials can also provide important information about the source and origin of nuclear materials. Upon complete analysis of the seized materials, the data interpretation to trace the origin of the nuclear and radiological materials is one of the most critical steps to identifying the origin of the materials, which depends on the availability of similar data to compare. So, each country should have its own incident register system (IRS) and collaborate with the International Technical Working Group (ITWG), Incident and Trafficking Database (ITDB), and IAEA for data sharing and interpretation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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