Notice bibliographique
Résumé
The development of nuclear waste management policy continues across the world. The leading countries in this sector remain in Europe where the market for decommissioning is estimated at approximately €4.5 billion in 2016 and is expected to double by 2021. There were a few significant changes in 2016, one of which was the administrative action in the European Union (EU). As a follow-up to the 2015 requirement for member states to notify the European Commission of their national nuclear waste management programs by August 2015, the Commission found that, for example, Latvia did not fully transpose into national law EU Directive 2011/70 Establishing a Community Framework for the Responsible and Safe Management of Spent Fuel and Radioactive Waste (Radioactive Waste Directive). This builds on the 2014 reports: (1) Radioactive Waste Management Stakeholders Map in the European Union: Report May 2014 and (2) Management of Spent Nuclear Fuel and Its Waste (produced by both the European Commission and the European Academies’ Science Advisory Council). Both of these reports are designed to assist EU member states in meeting their requirements under the Radioactive Waste Directive, which requires them to establish a dedicated policy, including the implementation of national programs for the management of spent fuel and radioactive waste. Internationally, however, other global leaders in this area—for example, Canada and the United States—continue to make little progress.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,023 |
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 ».