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Record W7007935360

Analyse comparative de la gestion des matières résiduelles radioactives dans les pays industrialisés

2013· other· fr· W7007935360 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2013
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsProduction system (computer science)Context (archaeology)Relations of production
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

De nos jours, bien que l’utilisation civile du nucléaire se soit répandue dans divers champs d’application, l’activité principale demeure la production d’électricité. Elle offre aux nations qui y ont recours, incluant le Canada, une source fiable d’énergie avec très peu d’émission de gaz à effet de serre pour répondre à la demande énergétique croissante dans un contexte de réchauffement climatique. Par contre, l’inconvénient majeur de cette activité est la production de déchets hautement radioactifs qui demeurent nocifs pour l’environnement et la santé humaine durant des milliers d’années. En raison des risques qu’ils représentent, ces déchets doivent être gérés adéquatement. Au Canada, le dépôt en formations géologiques profondes du Bouclier canadien est l’option qui a été recommandée par la Société de gestion des déchets nucléaires pour la gestion à long terme des déchets radioactifs à haute activité, incluant les combustibles irradiés. Cette option vise à confiner la radioactivité de ces déchets profondément sous terre, très loin de la biosphère, durant des milliers d’années en utilisant à la fois des barrières artificielles et naturelles. En dépit du peu d’acceptabilité sociale reflétée lors d’audiences publiques, cette proposition a été approuvée par le Gouvernement du Canada. Pour cette raison, l’objectif principal de cet essai a été de rechercher l’existence d’alternatives à cette option qui pourrait mieux convenir à l’ensemble des Canadiens. Pour atteindre cet objectif, une comparaison et une analyse des pratiques et des politiques de gestion des déchets radioactifs dans les pays industrialisés les plus nucléarisés ont été effectuées. Ces pays qui opèrent le plus grand nombre de réacteurs nucléaires au monde comprennent les États-Unis, la France, la Russie et le Japon. Le Canada, qui est en septième position de ce palmarès, a aussi fait partie des pays à l’étude, car il constitue le cadre de référence du présent travail. Suite à l’analyse de l’information récoltée sur les pratiques et les politiques de gestion des déchets radioactifs dans les pays industrialisés, trois recommandations sont proposées pour le Canada. La première est de maintenir son choix du dépôt en formations géologiques profondes sur terre pour la gestion à long terme de ses déchets radioactifs à haute activité. La deuxième est d’ajouter le retraitement à son plan de gestion des déchets radioactifs. La troisième et dernière est de demeurer à l’affût des développements dans le domaine de la transmutation. En somme, il existe d’autres alternatives et compléments à l’option du dépôt en formations géologiques profondes sur terre. Toutefois, en se fiant à divers critères de sélection tels que la science, la faisabilité technique et technologique, l’environnement, l’économie, la politique et l’éthique, le choix du Canada semble être le bon. Pour ce qui est des options complémentaires au dépôt en formations géologiques profondes, tandis que la transmutation n’est pas une technologie au point, le retraitement devrait faire partie du plan de gestion des déchets radioactifs du Canada.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.144
Threshold uncertainty score0.287

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.031
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.210 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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".

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Citations1
Published2013
Admission routes1
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