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Record W4312216179 · doi:10.3917/futur.452.0047

Que faire des déchets radioactifs ?

2022· article· fr· W4312216179 on OpenAlex
Julie de Brux, Patrice Geoffron, Pierre‐Benoît Joly, Reza Lahidji, Jacques Percebois, Émile Quinet

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueFuturibles · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicGraphite, nuclear technology, radiation studies
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Que faire des déchets radioactifs dont la durée d’activité se compte en milliers d’années ? La transmutation n’étant pas encore maîtrisée, restent deux options : soit prévoir un entreposage de longue durée qui, sauf catastrophe, aura un coût régulier important, soit les stocker en « lieu sûr », à 500 mètres de profondeur (projet Cigéo), ce qui implique un investissement majeur. Le choix nécessite de procéder à une évaluation socio-économique (ESE) des avantages et inconvénients de ces solutions à l’horizon de plusieurs milliers d’années, un horizon temporel particulièrement long au regard des travaux de prospective habituels. Julie de Brux, Patrice Geoffron, Pierre-Benoit Joly, Reza Lahidji, Jacques Percebois et Émile Quinet, qui ont contribué à cette ESE, exposent ici comment l’évaluation a pu être faite, en prenant en considération non seulement les perspectives économiques à très long terme, mais aussi la pérennité des institutions publiques et, plus généralement, de la société. De manière certes un peu caricaturale, deux scénarios sont esquissés, dits scénarios OK ou KO, mais encore faut-il calculer les coûts et bénéfices des deux options dans chaque cas de figure (dont la probabilité est grossièrement estimée) en utilisant un taux d’actualisation dont les auteurs expliquent le mode de calcul. L’étude ainsi menée montre que le projet d’enfouissement (projet Cigéo) est « avec un taux d’actualisation tout à fait raisonnable, le plus profitable du point de vue de la collectivité dès lors que l’on assigne au scénario KO une probabilité de réalisation d’au moins 15 % ». Un tel exercice est assurément périlleux et la méthode osée. Quelqu’un a-t-il une autre solution ? H.J.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.417
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.020
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.226 · 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