MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2946236972 · doi:10.36487/acg_rep/1910_0.01_corriveau

Canada’s Oil Sands Innovation Alliance: leading innovation in oil sands tailings

2019· article· en· W2946236972 sur OpenAlexaffabout
David Corriveau

Notice bibliographique

RevuePaste/˜Pœaste · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensCanada’s Oil Sands Innovation Alliance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsOil sandsAlliancePetroleum engineeringBusinessEnvironmental scienceGeologyMaterials scienceMetallurgyAsphaltGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0130,003
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,010

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaste/˜PœasteMême sujetGlobal Energy and Sustainability ResearchTravaux en français237 207