Notice bibliographique
Résumé
TransCanada Corporation has proposed the Keystone XL pipeline project to transfer crude bitumen from the oil sand fields in northern Alberta, Canada, to oil refineries located in the southern part of the United States. This project has created controversy at the national level in the US and Canada and at the international level. The existence of various stakeholders with differing wants and needs has embroiled the Keystone XL in a complicated strategic dispute. This dispute was initially ignited by the potential project’s negative environmental impacts. However, economic and political issues have also played a critical role in further complicating the decision process. \nThe objective of this study is to design a strategic decision-making system for use in assessing the Keystone XL conflict with standard and perceptual graph model methods. Standard graph model analysis consists of various steps. After identifying the decision makers (DMs) subjectively, their options and preferences are determined. Then, possible scenarios or combinations of options for these DMs are evaluated. In the next step, based on rules called solution concepts, a standard stability analysis is conducted. \nThe perceptual graph model technique, on the other hand, considers the emotions and perceptions of DMs in a conflict to assess the existing dynamics among them. Although this technique takes its basic structure from the standard graph model technique, it presents unique insights into each DM’s perspectives toward the conflict and other DMs. This technique has been used in this study to understand how the awareness of one DM regarding other DMs’ perceptions can change reactions and strategies under different conditions regarding the Keystone XL conflict.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».