Effectiveness of an unprecedented decontamination program on river sediment and radioactive contaminant fluxes
Notice bibliographique
Résumé
In the current context of raising concerns related to nuclear accidents and warfare, the lessons learnt from the Fukushima accident in 2011 are of particular interest. Indeed, the Japanese authorities implemented an ambitious decontamination program, which strongly differs from the strategy adopted in Chernobyl where the most contaminated area remains closed to the population nowadays. However, the impact of this strategy on the dispersion of radioactive contaminant fluxes across mountainous landscapes exposed to typhoons remains to be quantified. Based on the unique combination of river monitoring and modelling in a catchment representative of the most impacted area in Japan, we could demonstrate for the first time that decontamination only led to a decrease of 17% of the radionuclide fluxes in the river system. Furthermore, we calculated that 67% of the initial radiocesium remains stored in forests and may contribute to radiocesium dispersion in river systems in response to future erosive events. As the current research was conducted in an area representative of the 1,117 km²-area where remediation was completed early in 2017, it raises questions about the overall sustainability and cost-benefit effectiveness of such a remediation program that generated 9,100,000 m3 of waste for a cost of ~12 billion USD. Only a limited proportion of the initial population returned to their hometown (~30% by 2019), which remains a major challenge for the future of this region, although the primary goal of authorities to decrease the radiation dose rates in the inhabited areas was achieved. 
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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 | 0,000 | 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 ».