Reactors licensing: proposal of an integrated quality and environment regulatory structure for nuclear research reactors in Brazil
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho apresenta uma proposta para implementação de uma estrutura regulatória integrada com abordagem em qualidade e meio ambiente no processo de licenciamento de reatores nucleares de pesquisa no Brasil. A proposta foi desenvolvida a partir do estudo de processos de licenciamento de reatores nucleares de pesquisa de diversos países Membros da Agência Internacional de Energia Atômica. Após esta fase, realizou-se um estudo comparativo destes processos com o processo de licenciamento de reatores nucleares de pesquisa Brasileiro, para identificação boas práticas (aspectos positivos), possíveis lacunas existentes e então apresentar uma proposta para gestão integrada em qualidade e meio ambiente, com o objetivo de contribuir com um novo esquema para o processo de licenciamento no Brasil. A revisão da literatura considerou os seguintes reatores nucleares de pesquisa: Jules-Horowitz e OSIRIS (França), Hanaro (Coréia do Sul), Maples 1 e 2 (Canada), OPAL (Austrália), Pallas (Holanda), ETRR-2 (Egito) e IEA-R1 (Brasil). O atual processo de licenciamento de reatores nucleares de pesquisa é conduzido por dois órgãos regulatórios: a Comissão Nacional de Energia Nuclear (CNEN) e o Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Renováveis (IBAMA). A CNEN é responsável pelas questões nucleares, enquanto o IBAMA pelas questões ambientais. Para apoiar o trabalho, foram aplicados um instrumento de pesquisa e entrevistas, construídas com base na atual estrutura regulatória adotada para os quatro reatores de pesquisa existentes no Brasil. Atualmente, o processo de licenciamento nuclear para reatores de pesquisa no Brasil possui seis fases e o processo ambiental somente três fases. Um estudo da correlação entre estas fases fundamentou a proposta de uma nova estrutura regulatória integrada em qualidade e meio ambiente com quatro fases harmonizadas, reduzindo potencialmente os atrasos nos processos de licenciamento de reatores nucleares de pesquisa.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".