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Enregistrement W4413041122 · doi:10.63056/acad.004.03.0530

Atoms for Peace Programme” Misused by the Nuclear Weapon Aspirant Countries: Case Study of India

2025· article· en· W4413041122 sur OpenAlexaboutno aff
Hira Bashir

Notice bibliographique

RevueACADEMIA International Journal for Social Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNuclear Issues and Defense
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear weaponPolitical sciencePoliticsNuclear technologyInternational tradeEconomic growthDevelopment economicsLawBusinessNuclear powerEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Atoms for Peace programme was launched by U.S. President Dwight D. Eisenhower in 1953 to help countries use nuclear technology for peaceful purposes like energy, medicine, and agriculture. However, some countries used this support to secretly develop nuclear weapons. This paper focuses on India as a case study to show how the country received help for civilian nuclear development but later used it to build nuclear weapons. The research explains how India gained technology and materials from countries like Canada and the United States, and how weak monitoring by international organizations, like the IAEA, failed to stop the misuse. It also discusses how political interests and global alliances allowed India to avoid punishment, even though it was not part of important treaties like the NPT. This study shows that even with international rules, countries can still find ways to develop nuclear weapons if they have strong political goals and international support. Stronger and more effective global systems are needed to stop this from happening again.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,374 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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