高レベル放射性廃棄物地層処分にかかわる天然現象影響に関する研究
Notice bibliographique
Résumé
Japan Atomic Energy Agency (JAEA) have developed a formal evaluation method to assess the potential impacts of natural phenomena (earthquakes and faulting; volcanism; uplift, subsidence, denudation and sedimentation; climatic and sea-level changes) on a high level radioactive waste (HLW) disposal system for the purpose of maintenance of evaluation method for potential impacts of natural phenomena within more realistic view. In this report, we developed a framework as a part of the total system performance assessment for two purposes: the first one is quantification of relationship of characteristic of natural phenomena between geological environmental conditions (T-H-M-C-G), and the other one is quantification of relationship of T-H-M-C-G condition between parameters of performance assessment. We tried to apply the framework to all natural phenomena to confirm the effectiveness of the framework. On the other hand, we applied an argument-diagram that was developed one of the methods of the knowledge management to elicit future tasks. As a result, to apply the framework, we could show that information integration could carry out efficiently, and information integration was attained by the common framework by combining information on geohistory and existing information of natural phenomena and geological environmental conditions as modern-analogue. We could show that suitable scenarios might be chosen by information integration. Furthermore, we were able to elicit future tasks to this study by applying the argument-diagram.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».