Notice bibliographique
Résumé
Some of the most eye-catching events of 2015 included the bankruptcy of US rare earths miner, Molycorp Inc., the splitting up of global chemicals giant, DuPont, a litany of scandals for Chile's Sociedad Quimica y Minera (SQM) and a number of failed merger attempts, including Potash Corp. of Saskatchewan (PotashCorp) and K+S AG in potash, Iluka Resources Ltd and Kenmare Resources Ltd in mineral sands, Saint-Gobain SA and Sika AG in speciality chemicals, and Halliburton Inc. and Baker Hughes Inc. in oilfield minerals. Away from dwelling the past, this first 2016 issue of IM also has a forward-looking angle, in the form of an article by Vladislav Vorotnikov, IM Correspondent, discussing how Russian embargo on imports of Western foods could benefit the country's mothballed zeolite industry ( pp30-32 ). For this month's Refractories Hotline, Liz Gyekye, Chief Reporter, spoke to leading Brazilian refractories producer, Magnesita Refratarios SA, about how end user demands for quality, efficiency and value for money are setting demanding but achievable goals for the most agile and technically capable businesses in the in the sector ( pp28-29 ).
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,013 |
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 ».