Uncomfortable Questions in the Wake of Nuclear Accidents at Fukushima and Chernobyl
Notice bibliographique
Résumé
Twenty nuclear accidents at the official International Nuclear Event Scale of 4 to 7 have occurred between 1952 and 2011 (Lelieveld et al. 2012). The risk of another major accident during the next 50 years is high and it has been estimated that some 30 million people could be directly affected by such an accident (Lelieveld et al. 2012). The highest risks occur around major metropolises such as New York, Washington, Atlanta, Toronto, Western Europe, Shanghai, Hong Kong, and Tokyo and Osaka. The lessons that have emerged from Chernobyl and Fukushima reveal a range of serious questions that must be answered appropriately, above all for the sake of citizens, but also for the credibility of the nuclear industry, and for framing the ongoing debate over energy alternatives. Because recent models suggest that more than half of released radioactive material from a nuclear disaster would be transported more than 1000 km from the site of release (Lelieveld et al. 2012), these questions are important even for citizens in distant countries. It is in this spirit that we have produced a list of unpleasant questions that have been a cause of concern since we first started conducting research at Chernobyl in 1992, and have grown in urgency since conducting research at Fukushima beginning in 2011.
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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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».