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Enregistrement W4377251038 · doi:10.1515/9780228010265

Hidden Scourge

2021· book· en· W4377251038 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin P. Timoney

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2021
Typebook
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book began when Kevin Timoney noticed a suspicious pattern in data reported by the Alberta Energy Regulator. For tens of thousands of spills, recovery volumes exactly matched the reported spill volumes. In short, the data were too good to be true. And so began a search for the scientific truth about spills. In western North America crude oil and saline water spills – both small and large – occur daily and cause permanent damage to ecosystems that remains largely hidden from public view. Hidden Scourge takes the reader on a journey into a covert world of energy industry spills with environmental incident data from over 100,000 spills in Alberta, Saskatchewan, North Dakota, Montana, and the Northwest Territories. Timoney evaluates the truthfulness of regulatory reporting in light of evidence from peer-reviewed scientific data, original field observations, industrial and government reports, interviews, and documents obtained under freedom of information. In stark contrast to a halcyon picture of prosperity and "world-class" environmental management, the reality is rampant destruction of biodiversity, persistent soil contamination, failed reclamation, and thousands of undocumented spills. Hidden Scourge grounds existential debates about climate and ecological crises in evidence of how hydrocarbon-based economies change the ecosystems where fossil fuels are extracted. The science is clear: the industry consistently damages ecosystems wherever it operates. If energy-industry regulators cannot act independently, honestly, and in the public interest, they profoundly undermine democratic institutions. The result is a legacy of contaminated sites that will burden future generations with great uncertainty and cost.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0200,019
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0050,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,022

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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