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Enregistrement W6931013408 · doi:10.5281/zenodo.15034663

Compilation of nuclear industry's gaseous radiocarbon emissions from 1950 to 2023

2025· dataset· en· W6931013408 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueExplore Bristol Research · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésNuclear powerRadionuclideAtomic energyAtmosphere (unit)Radioactive wasteEuropean commissionCarbon fibersAgency (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dataset consisting of 17 files compiles worldwide available nuclear gaseous 14C emissions (inorganic, organic and total) from 1950 to 2023. We use the European Commission RAdioactive Discharges Database (RADD, 2025) compiling the annual radioactive discharges of the European nuclear power plants (NPPs) and we include additional data sources, such as the Discharges of Radionuclides to the Atmosphere and the Aquatic Environment (DIRATA) database (IAEA, 2025) and institutional reports, in particular from the United Nations Committee on the Effects of Atomic Radiation (UNSCEAR) and the International Atomic Energy Agency (IAEA). Moreover, we consider publications and numerous annual plant-specific environmental reports providing 14C emission values for NPPs. In total, 14C emission values of nuclear facilities operating in Argentina, Bulgaria, Brazil, Canada, China, Czech Republic, Finland, France, Germany, Hungary, Japan, Lithuania, Romania, Slovakia, Slovenia, South Korea, Spain, Sweden, Switzerland, The Netherlands, United Kingdom, and the USA are presented. Beside annual 14C emissions, monthly, quarterly, and weekly values are also compiled for some nuclear facilities. If not otherwise mentioned, details about the data sources are available in the column Comments of the files.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,024

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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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