MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2525801727

Green Economy through the Rosia Montana Case - Best Solution in the Context of Schemes Offshore Routed by the International Corporations

2016· article· en· W2525801727 sur OpenAlexaboutno aff
Nicolae Moroianu

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNatural Resources and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Submarine pipelineBusinessEconomyEngineeringEconomicsGeographyArchaeologyGeotechnical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The object of researching paper, prepared by the student Nicolae Moroianu, under by Anişoara POPA, doc. conf. at University of Galati Lower Danube in analysis of the controversial case ” Roşia Montană - gold exploitation”. The utility of estimating needs for a structured analysis of the Roşia Montană case it is actually in Romanian society. Acording with the last 15 years, many conflicting tensions occurred between citizens, corporate officials, journalists, civil society actors and Presidential, Government and Parliament representatives. In this period, all stakeholders have provided often conflicting information and opinions on the benefits and risks in exploitation of gold and silver minerals from the Apuseni Mountains, by a Canadian majority-owned company. In 2016, mine opponents enjoyed a major victory when the village of Rosia Montana and surrounding Transylvania region were nominated to become a UNESCO World Heritage site, a designation protesters hope will secure international support and protection to the area. Still, the company continues to build the mine. Gabriel Resources is now threatening to sue the Romanian government under investment agreements for rejecting the mine. If they make good on this threat, the country could be embroiled in a World Bank tribunal trial for months.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetNatural Resources and Economic DevelopmentTravaux en français237 207