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Enregistrement W4396788505 · doi:10.30676/jfas.125713

Geology as Unconforming Infrastructure For the Hosting of Nuclear Waste

2024· article· en· W4396788505 sur OpenAlexaboutno aff
Penny Harvey

Notice bibliographique

RevueSuomen Antropologi Journal of the Finnish Anthropological Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadioactive wasteBusinessEnvironmental scienceWaste managementGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the dramatic consequences of climate change finally begin to motivate governments around the world to explore how to move away from a dependence on fossil fuels, nuclear power is back on the agenda in the UK as a potential energy source. However, this new-found enthusiasm confronts a fundamental challenge—namely, that the radioactive wastes, accumulating since the very first nuclear power stations were built in the 1950s, have yet to be made safe for the long-term future. At the governmental level, there is a clear international commitment to the view that the most secure option for the management of radioactive waste matter is burial deep underground in an engineered geological disposal facility (GDF). Finland leads the international field, and the repository at Onkalo is expected to be fully operational by 2025. The Swedish government approved plans for the construction of an underground repository for spent nuclear fuel in 2022, with Canada, France, Japan, Switzerland, the UK, and the USA all actively engaged in siting and design initiatives. Strategies for generating public acceptance of geological disposal vary, as do the modes of engagement, the investments of time and money afforded, and the decision-making processes. These processes are conceptually and politically challenging. They require not only technical expertise and scientific understanding across an entire range of disciplines, but also the imaginative capacity to think across scales of time and space in what Ele Carpenter (2016: 14) has suggestively referred to as ‘reverse 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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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