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Enregistrement W4235024339 · doi:10.1057/9781137539564_8

Conclusion

2016· book-chapter· en· W4235024339 sur OpenAlexaboutno aff
George A. Gonzalez

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan US eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueScience and Climate Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleumOil sandsUrban sprawlShale oilOil shaleOil refineryConsumption (sociology)Unconventional oilNatural resource economicsGeographyAgricultural economicsEconomicsEngineeringWaste managementGeologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extraction/processing of the Canadian oil sands is predominately a political phenomenon, and less so an economic one. This is evident in three specific ways. First, the demand that is now existent for the oil sands results directly from the historically profligate oil use on the part of the United States (i.e., urban sprawl). (As I show in Chapters 4 and 5, urban sprawl in the United States is itself a political phenomenon.) US oil consumption has played a huge role in the disappearance of so-called easy oil—with America annually consuming 20 to 25 percent of world petroleum production. The International Energy Agency (IEA) in 2010 declared that conventional petroleum production peaked in 2006. 1 With conventional oil extraction seemingly declining, “hard” petroleum, such as the oil sands, oil shale, deepwater petroleum (e.g., in the Gulf of Mexico), and the like, becomes economically feasible. Moreover, continuing massive consumption of gasoline/oil by the United States creates an economic environment favorable to producing oil from the tar sands, and other unconventional petroleum sources (as well as difficult to reach pools of crude—e.g., Arctic Ocean oil 2 ). (Higher production/processing costs for “hard” oil means that the cost of a barrel of petroleum must be above a certain price point [e.g., $50] to be able to bring these energy sources profitably to market. 3 ) These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2510,099

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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