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Enregistrement W4400790310 · doi:10.1667/rade-24-00035.1

EGO to ECO: Tracing the History of Radioecology from the 1950s to the Present Day

2024· review· en· W4400790310 sur OpenAlexaff
Bruno F. E. Matarèse, Rhea Desai, Deborah Oughton, Carmel Mothersill

Notice bibliographique

RevueRadiation Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadioecologyId, ego and super-egoTracingPsychologyEcologyEnvironmental scienceBiologyPsychoanalysisComputer scienceNuclear physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper starts with a brief history of the birth of the field of radioecology during the Cold War with a focus on US activity. We review the establishment of the international system for radiation protection and the science underlying the guidelines. We then discuss the famous ICRP 60 statement that if "Man" is protected, so is everything else and show how this led to a focus in radioecology on pathways to "Man" rather than concern about impacts on environments or ecosystems. We then review the contributions of Radiation Research Society members and papers published in Radiation Research which contributed to the knowledge base about effects on non-human species. These fed into international databases and computer-based tools such as ERICA and ResRad Biota to guide regulators. We then examine the origins of the concern that ICRP 60 is not sufficient to protect ecosystems and discuss the establishment of ICRP Committee 5 and its recommendations to establish reference animals and plants. The review finishes with current concerns that reference animals and plants (RAPs) are not sufficient to protect ecosystems, given the complexity of interacting factors such as the climate emergency and discusses the efforts of ICRP, the International Union of Radioecologists and other bodies to capture the concepts of ecosystem services and ecosystem complexity modelling in radioecology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,293 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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