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Enregistrement W2999060028

Tar Wars: Oil, Environment and Alberta's Image, by Geo Takach

2019· article· en· W2999060028 sur OpenAlexfundaboutno aff
Gordon Alley‐Young

Notice bibliographique

RevueCUNY Academic Works (City University of New York) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Science and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOil sandsGeologyGeographyArchaeologyAsphalt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When environmental preservation and human health are put in jeopardy by Alberta's oil industry, largely overseen by global corporations, ideally the best minds on the issues would engage a nonpartisan dialogue that respects the human, cultural, environmental, and economic interests at play.Tar Wars: Oil, Environment and Alberta's Image by Geo Takach, examines how the debates over Alberta's bituminous oil sands projects (i.e., known popularly as the tar sands) were conducted via a filmic battle between filmmakers, global corporations, and governments to define Alberta's image amidst its bitumen boom.Takach's study "questions the ultimate utility of using film and video as media in the discourse of Alberta and the bit-sands" (p.157).While film can also advance drama over scientific detail and nuance, it can also rally public support to stave off potential disasters.Takach's study attempts to explore how identity is constructed through communication, here documentary and promotional film, so that readers might take the insights of the study to critically engage issues of ecological, economic, and human interest in their own communities through film/media.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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