¿Las consecuencias de las pruebas nucleares estadounidenses mataron a cientos de miles de civiles estadounidenses?

Un artículo reciente ha estado circulando en las redes sociales, que estima que el número de muertes estadounidenses debido a la lluvia radiactiva de las pruebas de armas nucleares está entre 340.000 y 690.000 entre 1951 y 1973.

Aquí hay uno de esos artículos en Quartz: las pruebas nucleares de EE. UU. mataron a muchos más civiles de los que sabíamos.

Todos los artículos que he encontrado tienen un enlace a esta copia en PDF del estudio realizado por Keith Meyers en la Universidad de Arizona . No tengo idea si ha sido revisado por pares. Los artículos de noticias y el resumen del documento se refieren a un "método novedoso" para encontrar estos nuevos números, que, combinado con un PDF alojado en wordpress en lugar de una lista en una revista, está generando pequeñas señales de alarma.

¿Las consecuencias de las pruebas nucleares estadounidenses han matado a cientos de miles de civiles como sugiere el documento?

La distinción importante es la palabra "inmediato".
@DanielRHicks Buen punto, no sé cómo pude escribir eso sin siquiera darme cuenta. He reformulado el título para reflejar mejor el reclamo en los artículos.
Reformular el título no es el punto. Un número son las muertes "inmediatamente después" de los bombardeos de Japón, presumiblemente dentro de unos meses o unos pocos años. La otra son las muertes resultantes a lo largo de la vida. Si bien los números son significativos en sí mismos, no son comparables y, por lo tanto, no se trata de una "afirmación notable".
La prueba de la bomba H de Castle Bravo en 1954 fue 1000 veces más poderosa que las bombas atómicas lanzadas sobre Japón (y 2,5 veces más poderosa de lo que esperaban los investigadores). Si bien la bomba fue detonada en un lugar relativamente aislado (por desgracia, no lo suficientemente aislado), las consecuencias significativas se extendieron por todo el mundo. Fueron estas y otras pruebas similares realizadas por los soviéticos las que llevaron al "Tratado de prohibición de pruebas", un importante paso adelante en el control de armas nucleares.
Se editó el título para que se ajuste mejor a la afirmación real en lugar de a la que es desacreditada por su fuente.
Creo que deberías eliminar por completo la comparación con las muertes inmediatas japonesas. Y esos números tampoco están libres de controversia según un artículo de WaPo de 1995 titulado "A FALLOUT OVER NUMBERS" .
@DanielRHicks armas nucleares más poderosas no significa más lluvia radiactiva, lo contrario suele ser cierto.
@daniel: mil veces más poderoso prácticamente garantiza más consecuencias. Y se inserta mucho más alto en la atmósfera, donde puede desplazarse grandes distancias.
@Fizz: existe una desconexión significativa entre comparar números "inmediatos" y números que se acumularon durante 50 años. Simplemente no son comparables.
@DanielRHicks: Eso es lo que yo también digo. La comparación distrae e innecesaria para la pregunta que está haciendo. Por otro lado, la comparación se hace en el resumen del pdf/artículo citado... lo que probablemente dice mucho sobre su objetividad.
@DanielRHicks ninguno de nosotros trae nada para respaldar nuestras afirmaciones, pero las bombas de fisión simples y las fusiones de reactores crean muchas más consecuencias que las bombas de fusión. Mi escuela secundaria de grado B lo explicó diciendo que la reacción de fusión desencadenada por la etapa de fisión consumió gran parte de las posibles consecuencias.
RToyoda, en mi humilde opinión, sería mejor si simplemente citara el resumen del artículo en lugar de participar en su propia comparación de cifras. El artículo es definitivamente notable, Mother Jones también lo cubrió . Veremos si hay reacciones científicas al respecto. En la medida en que (probablemente debido a la temporada navideña) los informes de los medios de comunicación incluyeron poco más que los datos/conclusiones del periódico.
En realidad, no es en absoluto una nueva área de investigación. Dado que la afirmación se trata principalmente de la contaminación por yodo 131 en los EE. UU., eso se estudió hace al menos 20 años: ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9742895 Sin embargo , la investigación anterior (reciente como 2010) no fue concluyente: ncbi.nlm. nih.gov/pmc/articles/PMC3865880
Los mapas como el de Meyers tampoco son totalmente nuevos . El problema es que parece difícil establecer un vínculo causal. El documento en el que aparece esta figura dice (últimos 3 párrafos antes de la conclusión) que también se ha observado un aumento dramático en los cánceres de tiroides en los EE. UU. en los últimos tiempos, a pesar de que no hay una fuente de radiación obvia, excepto posiblemente Chernobyl. Tengo curiosidad por saber cómo superó Meyers esta dificultad.
A sugerencia de los comentarios de @Fizz y Daniel R Hicks, eliminé por completo la comparación con los bombardeos en Japón. Las acciones y los artículos enfatizaron la comparación con los bombardeos en Japón, y eso se abrió paso en la forma original de la pregunta.
@Fizz ¿Viste más descripciones técnicas de los presuntos fenómenos? El documento vinculado en la pregunta está realmente mal formateado; da su " especificación completa del modelo " como Ecuación (1) en la página 10 impresa, pero en realidad no explican mucho, por ejemplo, no veo qué Beta<sub>i</sub> está definido como.
... en realidad, acabo de hacer un Ctrl+ Fpara buscar " β " , y el visor de PDF parece decir que " β " solo aparece una vez en todo el documento, en su ecuación de " especificación completa del modelo " . ¿En serio ni siquiera definieron sus variables?
@Nat ¿Tal vez sea una variable de "conocimiento común" para el campo respectivo?
@jjack Supongo que sí, lo mismo para el θ colocado de manera similar en la ecuación (2).
@Nat Parece que es solo un análisis de regresión de panel ligeramente reorganizado. Eso se usa mucho en econometría a la convención es no explicar los coeficientes.
@rjzii Impresionante, ¡gracias por señalarlo! ¿Sabes qué suposiciones de modelado entran en él? Los tutoriales que encuentro en línea hacen que parezca una regresión lineal ofuscada.
@Nat Intente buscar análisis multidimensional (MDA) para obtener más información, pero si no recuerdo mal, la técnica se basa en una regresión lineal, pero con más dimensiones involucradas en el análisis.

Respuestas (1)

Resumen: Este documento es ciencia emergente, y es demasiado pronto para saber de una forma u otra.

"¿Las consecuencias de las pruebas nucleares estadounidenses han matado a cientos de miles de civiles como sugiere el documento?" Esta es ciencia emergente y no estoy calificado para criticar los métodos del artículo. Cuando me enfrento a una pregunta sobre ciencia emergente, reviso una lista de verificación.

  1. ¿Son los autores verdaderos científicos? ¿Es el artículo un artículo científico real? ¿La investigación es revisada por pares?
  2. ¿Revisa el autor otra literatura científica sobre la misma pregunta en su artículo? ¿Cómo se comparan los resultados de esos artículos?
  3. ¿La investigación es citada por otros artículos? ¿Son favorables esas citas?

¿Son los autores verdaderos científicos? ¿Es el artículo un artículo científico real? ¿La investigación es revisada por pares?

Keith Meyers es un Ph.D. candidato en la Universidad de Arizona en el departamento de economía. Su investigación se centra en "Investigar las consecuencias económicas de las pruebas nucleares atmosféricas". Aparentemente ha terminado 3 capítulos de su disertación , lo que significa que se ha puesto un esfuerzo sustancial en este trabajo. Según su currículum , el documento vinculado en la reclamación se encuentra actualmente en revisión por pares.

Nada de esto habla de la precisión de los documentos, pero sí significa que este tipo no es un chiflado. Está en el proceso de pasar por los canales científicos habituales.

¿Revisa el autor otra literatura científica sobre la misma pregunta en su artículo? ¿Cómo se comparan los resultados de esos artículos?

Al observar la ciencia emergente, mi primera parada es verificar la ciencia existente. Si las estimaciones de la ciencia emergente están en línea con las existentes, soy mucho menos escéptico. De la revisión de la literatura en el artículo de Meyers,

Simon y Bouville (2015) del Instituto Nacional del Cáncer (NCI) señalan que existe una gran incertidumbre subyacente a estas estimaciones. Estiman que las consecuencias de las pruebas nucleares domésticas causaron 49,000 muertes por cáncer de tiroides. El intervalo de confianza del 95 por ciento para esta estimación es 11.300 y 220.000 muertes. Simon y Bouville (2015) sugieren que las pruebas contribuyeron con hasta 11 1000 (sic) más de otras muertes por cáncer. Sin pruebas nucleares estimaron que 400.000 casos de cáncer de tiroides surgirían de forma natural en la misma población.

Meyers luego pasa a hablar sobre las limitaciones del trabajo de Simon y Bouville. Hicieron algunas suposiciones que limitan el alcance de las muertes que pueden atribuir a las consecuencias. Meyers también enumera una serie de otras referencias sobre la lluvia radiactiva de otras fuentes en otras partes del mundo. Su metodología difiere de la literatura actual, y sus estimaciones son más altas que la literatura actual.

Curiosamente, los mayores efectos de mortalidad ocurrieron en las Grandes Llanuras y el Noroeste Central de los EE. UU., muy lejos de las áreas estudiadas por la literatura actual. Estimaciones generales sugieren que las consecuencias de las pruebas nucleares contribuyeron con un exceso de muertes de 340 000 a 460 000 entre 1951 y 1973.

Después de haber leído su revisión de la literatura y sus conclusiones, soy escéptico tanto de su trabajo como de la literatura actual. La estimación existente de Simon y Bouville es un orden de magnitud inferior a la estimación de Meyers. Meyers cuestiona sus suposiciones y metodología, pero me imagino que sus propias suposiciones y metodología están abiertas a preguntas. No estoy calificado para decidir quién tiene la razón.

  1. ¿La investigación es citada por otros artículos? ¿Son favorables esas citas?

Esta investigación es demasiado nueva para ser citada por otros científicos. Si está leyendo esto en el futuro, este enlace de Google Scholar se puede usar para encontrar todos los artículos que citan este. Simplemente haga clic en el botón que dice "citado por X". Las citas en otros artículos científicos son la verdadera revisión por pares. Otros autores calificados pueden citar este artículo de manera positiva, argumentar sus resultados o simplemente repetir los resultados sin crítica alguna. Si otros documentos sobre un tema muy similar citan este documento positivamente, confiaré mucho más en él.

Creo que actualmente nos falta una idea de cualquiera de estos números.
@jjack Hice una pequeña edición. Soy reacio a centrarme en dar a la gente una idea de los números en los que no confío.
+1 por la respuesta. ¿Quizás no confía en algunos números porque no tiene experiencia con lo que los produjo? Me siento así cada vez que algo es nuevo para mí.
@jjack Hay dos conjuntos de números en conflicto de dos conjuntos de personas que saben mucho más sobre el tema que yo. Espero que haya un par de docenas de personas en el mundo que estén lo suficientemente familiarizadas con el tema para saber realmente en qué conjunto de números (si es que hay alguno) confiar. Hasta que esas dos docenas de personas hagan su revisión por pares, seguiré confiando en ninguno.
La pregunta en sí parece estar dentro del campo de la epidemiología ( en.wikipedia.org/wiki/Epidemiology ). La forma en que el razonamiento bayesiano (teorema de Bayes) trataría esos números es de alguna manera "promedio" sobre ellos.
Tu cita contiene el número 11,1000(sic). ¿Debería ser eso 11,100o 111,000?
@gerrit No lo sé. El documento contiene ese mismo error. Voy a editar en el sic.
Decir que las citas en otros artículos son la verdadera revisión por pares es algo engañoso, ya que una cita puede ser buena, mala o indiferente.
@rjzii Buen punto. Ediciones realizadas.
@BobTheAverage ¿Qué quiere decir con que esto es "una ciencia emergente"? Esto es epidemiología, y eso no es una ciencia "emergente". Tampoco lo es la comprensión de lo que la radiación ionizante le hace al cuerpo humano. Si por "ciencia emergente" pretende decir "alguien hizo nuevas afirmaciones sobre los efectos de las pruebas en la salud, afirmaciones que no se han hecho antes", entonces yo también cuestionaría eso, porque la cuestión de qué hicieron las pruebas atmosféricas a los "downwinders" no es precisamente nuevo; Ese ha sido un tema candente durante décadas. Entonces: ¿qué te hace etiquetar esto como una "ciencia emergente"?
@michaelKarnerfors Cuando digo "Esto es ciencia emergente", "esto" se refiere a este artículo en particular, no a la epidemiología en su conjunto. ¿Los métodos y suposiciones en este documento representan una buena práctica científica? No sé. Con el tiempo, otros científicos examinarán sus métodos y, con suerte, su revisión por pares nos lo dirá.
¿Las consecuencias de las pruebas nucleares estadounidenses mataron a cientos de miles de civiles estadounidenses?
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