MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1975340665 · doi:10.3390/en7010314

The Oil and Gas Discourse from the Perspective of the Canadian and Albertan Governments, Non-Governmental Organizations and the Oil and Gas Industry

2014· article· en· W1975340665 sur OpenAlexafffundabout
Jacqueline Noga, Gregor Wolbring

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGenome AlbertaGenome Canada
Mots-clésGovernment (linguistics)Petroleum industryProduction (economics)Order (exchange)Fossil fuelPerspective (graphical)Consumption (sociology)BusinessEconomicsFinanceSociologyComputer scienceMicroeconomicsEngineeringWaste managementSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three of the major players in the discussion of the production of oil and gas are: (1) government; (2) the oil and gas industry and (3) non-governmental organizations (NGOs). A comparison of contributions from these three sources using a list of positive and negative words from the General Inquirer Category Listings showed that industry provided a very positive message about the production and consumption of oil and gas that is generally reinforced by government whereas NGOs advocated for a reduction in the use of oil and gas. Messages delivered by each player are focused on the same topics in either a positive or negative way and are often contradictory. The authors submit to be properly informed the public must consider all the sources in order to avoid bias. A mind map is presented in a supplementary file which summarizes information from each source in a comprehensive way. This approach can be used by consumers when considering the choice of using oil and gas and can be extended to the discourse beyond Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0250,015
Communication savante0,0170,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergies→Même sujetAtmospheric and Environmental Gas Dynamics→Travaux en français237 207→