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Enregistrement W4252676140 · doi:10.1016/s0026-0657(06)70607-5

Inco banks $1bn as record earnings rocket 35 per cent

2006· article· en· W4252676140 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMetal Powder Report · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedressTailingsBusinessHazardEarningsHuman healthGovernment (linguistics)Environmental planningEnvironmental protectionEnvironmental scienceNatural resource economicsEnvironmental healthFinanceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Responsible mining companies have done much to redress the environmental damage of earlier technologies and continue to do more. In the Sudbury Basin, one of the most important mining areas in the world, both Inco Limited and Falconbridge Limited, two of the largest nickel producers, have significantly decreased sulphur dioxide emissions in the last 40 years from substantially 100% to about 10% or less of the sulphur in the ore; decreased water effluents by recycling; treated effluents to comply with government regulations; revegetated mine rock and surface tailings deposits and rehabilitated landscapes in the surrounding communities. Inco and Falconbridge continue to develop improved means for environmentally sound handling of all wastes including recycling and to reclaim land at abandoned mine sites. They have developed and implemented environmental policies and codes of practice, not only to comply with regulations, but to anticipate them. The mining industry recognises the need for regulation to protect human health and the environment. Existing regulations are based on a hazard assessment approach. A more realistic, pragmatic and cost-effective basis for regulation is risk management. This relates any documented effects to measured exposures and recognizes the need for exposure levels low enough that incidence of adverse health effects is as low as in the surrounding ecosystem.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7280,710

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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