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Enregistrement W2042874524 · doi:10.3141/2261-11

Expanding Alaska–Canada Rail

2011· article· en· W2042874524 sur OpenAlexaboutno aff
Colin Brooks, Helen Kourous-Harrigan, Paul A. Metz, D. Eric Keefauver, Robert A. Shuchman, Richard Dobson, K. Arthur Endsley, Mark Taylor

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueResource (disambiguation)Investment (military)CommodityNet present valueIndex (typography)Mineral resource classificationPresent valueEconomic impact analysisCost estimateCapital expenditureEnvironmental economicsTransport engineeringBusinessEnvironmental resource managementComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringFinanceEconomicsCivil engineeringProduction (economics)Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent changes in global markets have raised the value of mineral resources in northwestern Canada and Alaska. The development of these resources depends on the economics of rail infrastructure expansion. Transportation decision makers need revenue and cost assessments to plan investment in rail infrastructure. A tool based on a geographic information system was developed for mineral resource evaluation and visualization. The tool incorporated expert-augmented mineral resource data for more than 22,000 occurrences in the region. The tool included the proposed Alaska–Canada Rail Link, which would connect Alaska rail to the lower 48 states. Users selected locations of known mineral occurrences near actual or proposed rail routes and used statistical mineral deposit models to estimate resource sizes and extractable value over time by combining current or user-entered commodity prices with multimodal revenue freight volumes and optimally routed transportation costs. The tool translated the revenue scenario into likely carbon dioxide emissions according to the transport of mineral concentrates to regional and international destinations. Users could select and visualize multimodal transportation networks to understand and minimize mobile-source carbon emissions as part of their scenarios. Statistical estimates of mine capital expenditure and operating costs were also calculated according to type. The tool calculated the gross metal value of a mineral occurrence with statistical deposit models. This index was linked to the positive regional economic impact associated with the developed resource in terms of jobs, taxes and royalties, and resupply. This information helped decision makers close the loop on infrastructure investment assessments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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