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Enregistrement W4384209201 · doi:10.1515/9780228017813

Never Rest on Your Ores

2023· book· en· W4384209201 sur OpenAlexaboutno aff
N. B. Keevil

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2023
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRest (music)GeologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than a century ago, a prospector discovered gold at Ontario’s Kirkland Lake and a son was born to British immigrants in Saskatchewan. The boy – Norman Bell Keevil – went on to become a renowned scientist, teacher, and prospector, discovering a small but high-grade copper mine in Ontario. Parlaying that into control of the Kirkland Lake gold mine fifty years later, he formed the fledgling mining company Teck Corporation. In Never Rest on Your Ores Keevil’s son Norman, also a geoscientist, recounts how over the next fifty years, a growing team of like-minded engineers and entrepreneurs built Canada’s largest diversified mining company. In candid detail he tells the story of a company and its makers, of the discovery and creation of mines, of the mechanics of industry financing, and of the role that mergers and acquisitions play in a volatile environment. Along the way he meets fascinating captains of industry and politicians not only in Canada, but in the United States and around the world. Finding an ore body – rock that holds valuable metals and minerals – and promoting its development in order to finance and create a mine, most often in hard-to-access wilderness, is complicated work, comparable to locating and extracting a needle in a very messy haystack. Underlying this history is a constant need to replenish the ore, and this need drives the people involved. Drawing new lessons from the turbulent period between 2005 and 2023, this new edition of Never Rest on Your Ores is both entertaining and instructive, a rare insider’s account of an industry that has been crucial to the building of this country.

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)0,010
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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0810,064

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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