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Record W4210735695 · doi:10.4000/vertigo.33214

Matières à scandales ou matières recyclables ?Trois décennies de débats sur la libération des déchets nucléaires de très faible activité (TFA)

2021· article· fr· W4210735695 on OpenAlexvenueno aff
Emmanuel Martinais

Bibliographic record

VenueVertigO · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRisk Perception and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesForestryPolitical scienceArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article s’intéresse aux déchets très faiblement actifs (TFA) produits en très gros volumes par le démantèlement des installations nucléaires. Très encombrants, mais considérés comme peu dangereux, ces matériaux divers (terres, métaux, gravats, et cetera) sont à l’origine de débats récurrents dans les milieux professionnels concernés, certains acteurs préconisant de les confiner en totalité dans des centres de stockage sécurisés, d’autres recommandant de les valoriser dans des filières de recyclage ou de les banaliser pour les évacuer à moindre coût vers des décharges conventionnelles. À partir d’une enquête de terrain sur le cas français, l’article se donne pour objectif de rendre compte de ces débats et de leurs effets sur la réglementation nationale. Trois périodes sont ainsi successivement examinées : la mise en filière de ces déchets TFA dans les années 1990 qui conduit à renoncer aux possibilités de recyclage et de banalisation ; la montée en puissance des démantèlements dans les années 2000 qui tend à remettre en cause le choix initial du stockage généralisé ; et enfin, la mise à l’étude de deux filières de valorisation dans les années 2010 qui témoigne des difficultés du recyclage à concurrencer la solution du stockage définitif.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.994
Threshold uncertainty score0.411

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0060.003
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.299
Teacher spread0.264 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2021
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