Notice bibliographique
Résumé
The billionaire recently lambasted iPhone producer, Apple Inc., for sending parts of its supply chain overseas. actually think we can say now, and I really believe this, we're gonna get things coming (...) we're gonna get Apple to start building their damn computers and things in this country, instead of in other countries, he was quoted as bellowing at a rally earlier this year. Waiting in the wings is Canada. As the larger of the US' two direct neighbours in terms of land mass and with a well-developed mining industry and progressive exploration sector, Canada is in an advantageous position when it comes to supplying the US with freshly dug minerals and metals. Apart from mining these in its own soil, a significant proportion of the projects underway within US borders are being operated by Canadian companies, most of which are listed on the Toronto Venture Exchange (TSX-V). Meanwhile, graphite, the Cinderella of the lithium-ion (Li-ion) battery industry, looks likely to have another rough year this year, as demand from its traditional market - refractories for the steel industry - shrinks faster than consumption by green energy applications expands. Shruti Salwan, IM Analyst, outlines these headwinds but argues that demand for the battery raw material, spherical graphite, will spearhead the recovery in demand in 2016, if not prices ( p19 ).
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,191 | 0,081 |
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 ».