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Enregistrement W3027200825 · doi:10.1017/s0008423920000190

Explaining Variation in Oil Sands Pipeline Projects

2020· article· en· W3027200825 sur OpenAlexaffabout
Amy Janzwood

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Comparative Analysis Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportPipeline (software)PoliticsOil sandsPetroleum engineeringQualitative analysisFossil fuelCrude oilPolitical scienceEngineeringEnvironmental resource managementEnvironmental scienceQualitative researchGeographySociologyLawEnvironmental engineeringArchaeologySocial scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While the vast majority of oil pipeline projects in Canada have been successfully built, several mega oil sands projects within and passing through Canada have been cancelled or significantly delayed. This article explains why these delays and cancellations have occurred. A systematic cross-case analysis is used to provide insight into the changing politics of oil sands pipelines. Qualitative comparative analysis (QCA) is used to identify combinations of causal conditions that co-occur across cases of proposed new oil pipelines and pipeline expansion projects. The pipeline projects were proposed to the federal regulator—the National Energy Board—between 2006 and 2014. The QCA reveals that social mobilization and major regulatory barrier(s) are necessary conditions in explaining variation in pipeline project outcomes. The analysis of sufficiency reveals more complex configurations of conditions. This article contributes to the literature on the politics of oil sands pipelines by using a comparative approach to identify the impacts of socio-political and legal dynamics that have emerged around pipelines in the last 15 years.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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