Canada’s Oil Sands Innovation Alliance: leading innovation in oil sands tailings
Notice bibliographique
Résumé
Innovation flourishes at the intersection of great challenges meeting compelling solutions. Canada�s Oil Sands Innovation Alliance (COSIA) is an alliance of oil sands producers focused on accelerating the pace of improvement in environmental performance in Canada�s oil sands through collaborative action and innovation. COSIA's membership accounts for over 90% of the oil sands product in Canada. Canada�s oil sands producers are competitors and rivals; but they are also partners in a made-in-Canada collaboration model that is helping to redefine, globally, how companies can innovate together, and accelerate solution development to address some of the world�s biggest challenges. COSIA companies are working aggressively to accelerate the pace of environmental performance improvement in the oil sands. Canada�s oil sands industry is committed to reducing all aspects of its environmental footprint, reclaiming all lands affected by operations, and maintaining biodiversity. To create breakthrough science and technologies, COSIA brings together leading thinkers from industry, government, academia and the public. In addition, COSIA members themselves work together, each sharing considerable in-house expertise, innovation and intellectual property within the alliance, and dedicating substantial funds to COSIA�s many environmental performance projects. The unique characteristics of oil sands tailings provide member companies with an opportunity to seek out innovative tailings management and technology solutions for responsible and sustainable growth of this key global energy resource. This keynote address will elaborate on each of the Environmental Priority Areas (EPA), with an emphasis on the Tailings EPA. It will provide the audience with a brief history, achievements, current technical challenges, and opportunities for collaboration to close remaining knowledge and technical gaps to accelerate the pace of environmental performance improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».