Notice bibliographique
Résumé
Moreover, the report, titled'For the Benefit of Greenland' and authored 13 experts drawn mainly from the universities of Greenland and Copenhagen, cast grave doubts regarding the capacity of Prime Minister Aleqa Hammond's centre-left government coalition to implement reforms needed to maximise gains from the country's fledgling mining sector, despite Greenland's abundance of potentially commercial-sized rare earths, uranium and metal deposits. As for the opposition, Inuit Ataqatigiit (IA), Greenland's leftist-separatist party, and in particular, Sara Olsvig, an IA MP who holds one of Greenland's two seats in the Danish parliament (the Folketing) and who chairs the Danish parliament's Arctic Committee, said that one way to finance a diversified economy is by creating a profitable mining industry. [Minik Rossing] argued the island's confirmed mineral resource deposits fall short of providing a sustainable long-term basis to generate income for Greenland. The report calculated that in order for a Greenland economy to exist solely on mining, the island would need a minimum of 12 large-scale operating mines 2040. The report noted that just six commercial-scale mineral deposits have so far been identified. A mining-focused economic development strategy could also have serious negative consequences for Greenland's 57,000 inhabitants, said Rossing.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».