Nuclear technology: the "Thin Line" between weaponization and peaceful uses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the context of globalization and energy transition, sophisticated communications enable an easier access to nuclear related knowledge, material, and technologies. These changes make the work of responsible authorities such as the International Atomic Energy Agency (IAEA) in monitoring and regulating nuclear facilities more difficult. With the help of the Weaponization Score Index, a tool explicitly created within this paper, this study hopes to demonstrate that while the existing nuclear legal framework efficiently limits and prevents potential nuclear proliferation risks through a full range of legal agreements, a country with an advanced civilian nuclear program, if wanted, can easily transition from peaceful use of nuclear technology to manufacturing nuclear weapons. To do so, nine countries were strategically chosen: Pakistan, Canada, Iran, South Korea, Germany, South Africa, Saudi Arabia, and Ghana, with regards to their civilian nuclear program position. Based on 16 relevant drivers, among them: Human Resource Development, Nuclear Fuel Cycle, and Engineering and Design, the Weaponization Score Index enables a classification of the nine countries in four categories of matter that are Dormant, Latent I, Latent II, and Limited Capabilities. Pakistan, used as reference, reached the highest score of 54. Results of this study showed that countries such as Iran, Japan, Germany, South-Korea or South-Africa, classified into Dormant (40-54), possess most of the required capabilities to operate this transition. In order to thicken the line between peaceful uses of nuclear technology and weaponization, potential solutions will be presented in conclusion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle