Paradigmatic Shifts in the Uranium Exploration Process: Knowledge Brokers and the Athabasca Basin Learning Curve
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Uranium exploration increased over the past decade in response to an increase in the price of uranium, with more than 900 companies engaged in the global exploration on over 3,000 projects. Major economic discoveries of new uranium orebodies have been elusive despite global exploration expenditures of $3.2 billion USD, with most of the effort in historical uranium districts. The increased effort in exploration with minimal return can be described through the example of a cyclical model based on exploration and discovery in the prolific Athabasca Basin, Saskatchewan. The model incorporates exploration expenditure, quantities of discovered uranium, and the sequence of uranium deposit discoveries to reveal that discovery cycles are epochal in nature and that they are also intimately related to the development and deployment of new exploration technologies. Exploration in the Athabasca Basin can be divided into an early “prospector” phase and the current “model-driven”phase. The future of successful uranium exploration is envisaged as the “innovation exploration” stage in which a paradigmatic shift in the exploration approach will take the industry towards new discoveries by leveraging research and technology development. Effective engagement within the “innovation exploration” paradigm requires that exploration organizations recognize knowledge brokers, and adopt research, development, and technology transfer as a long-term, systematic strategy, including critical definition of exploration targets, identification of innovation frontiers needed, enhanced leadership to accurately portray the research and development imperative and elevation of the status of the research and development effort within the organizational system.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».