SARNET - Severe Accident Research Network of Excellence
Notice bibliographique
Résumé
Fifty-one organizations network in SARNET (Severe Accident Research NETwork of Excellence) their capacities of research in order to resolve the most important pending issues for enhancing, in regard of Severe Accidents (SA), the safety of existing and future\nNuclear Power Plants (NPPs). This project, co-funded by the European Commission (EC) under the 6th Framework Programme, has been defined in order to optimise the use of the available means and to constitute sustainable research groups in the European Union.\nSARNET tackles the fragmentation that may exist between the different national R&D programmes, in defining common research programmes and developing common computer tools and methodologies for safety assessment. SARNET comprises most of the actors\ninvolved in SA research in Europe, plus Canada. To reach these objectives, all the organizations networked in SARNET contribute to a Joint\nProgramme of Activities, which consists in:\n- Implementing an advanced communication tool for accessing all project information, fostering exchange of information, and managing documents;\n- Harmonizing and re-orienting the research programmes, and defining new ones;\n- Analyzing the experimental results provided by research programmes in order to elaborate a common understanding of relevant phenomena;\n- Developing the ASTEC code (integral computer code used to predict the NPP behaviour during a postulated SA), which capitalizes in terms of physical models the knowledge produced within SARNET;\n- Developing Scientific Databases, in which all the results of research programmes are stored in a common format (DATANET);\n- Developing a common methodology for Probabilistic Safety Assessment of NPPs;\n- Developing short courses and writing a text book on Severe Accidents for students and researchers;\n- Promoting personnel mobility amongst various European organizations.\nThis paper presents the major achievements after four and a half years of operation of the network, in terms of knowledge gained, of improvement of the ASTEC reference code, of dissemination of results and of integration of the research programmes conducted by the\nvarious partners.\nAfter this first period (2004-2008), co-funded by the EC, a further contract for the next four years is under negotiation with the EC as part of the 7th Framework Programme. During this period, the networking activities will focus mainly on the remaining pending issues as\ndetermined during the first period, experimental activities will be directly included in the common work and the network will evolve toward a complete self-sustainability. The bases for such an evolution are presented in the last part of the paper.
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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 | 0,017 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,064 |
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 ».