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Enregistrement W2588687627 · doi:10.24057/2071-9388-2014-7-1-52-65

GLOBAL AND REGIONAL GEOCHEMICAL INDEXES OF PRODUCTION OF CHEMICAL ELEMENTS

2014· article· en· W2588687627 sur OpenAlexaboutno aff
Н.С. Касимов, Д.В. Власов

Notice bibliographique

RevueGEOGRAPHY ENVIRONMENT SUSTAINABILITY · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaProduction (economics)PopulationChemical compositionEnvironmental scienceGeographyMathematicsEarth scienceStatisticsPhysical geographyGeologyEconomicsChemistryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a geochemical assessment of the primary involvement of chemical elements in technogenesis in the world and individual countries. In order to compare the intensity of production of various chemical elements in different countries, the authors have introduced a number of new terms and parameters. The new term is “abstract rock” (AR) - an elemental equivalent, whose average composition corresponds to the average chemical composition of the upper continental crust. The new parameters are: “conditional technophility of an element” (TY), “specific technophility” (TYN) “regional conditional technophility” (TYR), “specific regional technophility” (TN), and “density of regional conditional technophility” (TS). TY equals to the tons of AR per year necessary for the production of the current level of the element. TY of different elements has been estimated for 2008-2010. The highest TY values are associated with C, S, N, Ra, and Au. TY of many micro- and ultramicroelements is of the order of n•1011t. TYN reflects the volume of AR per the world’s capita. TYN changes from the 1960s to 2010 indicates that the Earth’s population is growing much faster than its demand for many chemical elements. TYR, TN, and TS were used for the integrated assessment of technogenesis at the regional scale; they reflect the intensity of the technogenesis process at the level of individual countries and allow comparing countries with different levels of elements production, population, and areas. The TN and TS levels of the leaders in extraction of natural resources are below these values in other countries due to the large territories (Russia, USA, Canada, Australia, Saudi Arabia, Kazakhstan, Argentina, Bolivia, Venezuela, Colombia, Zambia, Mali, Libya, Mongolia, and Sudan), to the large population (Indonesia, Vietnam, the Philippines, Bangladesh, Nigeria), or to both high spatial and demographic dimensions (India, Brazil, France, Egypt, Thailand, Pakistan, Algeria, Tanzania, Congo (Kinshasa), Malaysia, and Morocco).

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,500

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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