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Enregistrement W2576416072 · doi:10.5539/ass.v13n2p107

Mining the Deep Seabed: Is Malaysia Ready?

2017· article· en· W2576416072 sur OpenAlexvenueno aff
Nik Munirah Nik Fuad, Wan Izatul Asma Wan Talaat, Mohd Hazmi Mohd Rusli

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Malaysia TerengganuInstitut Oseanografi dan Sekitaran, Universiti Malaysia TerengganuUniversiti Sains Islam Malaysia
Mots-clésSeabedDeep seaUnited Nations Convention on the Law of the SeaMining engineeringGeologyOceanographyEnvironmental protectionEnvironmental planningEnvironmental scienceBusinessEnvironmental resource managementConventionLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mineral industry is expanding fast coinciding with the increase in demands. The depleting land-based minerals has led to the seeking of mineral resources especially from deep sea. Deep seabed minerals have high concentration of precious metal in comparison to land-based minerals. A lot of countries have started to explore and exploit the deep seabed minerals. Thus, it is necessary for Malaysia to commence on deep seabed mining exploration to reap its economic and technological benefits. Similarly, like land mining, the marine environment will face environmental degradation from deep seabed mining exploration. Being a State-party to the United Nations Convention on the Law of the Sea 1982 (UNCLOS 1982) and Convention of Biological Diversity 1994 (CBD), Malaysia has yet to develop a set of policies, regulations and laws related to deep seabed mining to mitigate its effect to the marine environment coinciding to the requirements of these conventions. The purpose of this study is to explore the preparedness of Malaysia to embark on exploration of deep seabed mining in areas beyond the national jurisdiction while observing the effects of deep seabed mining to the marine environment. The challenges in exploring the deep seabed mining as well as the relevant international and national laws related to deep seabed mining will also be observed in this study.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,832
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 technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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