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Enregistrement W4394577756 · doi:10.11647/obp.0373

Heavy Metal

2024· book· en· W4394577756 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Book Publishers · 2024
Typebook
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAluminum toxicity and tolerance in plants and animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of the ArcticUniversity College LondonNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAndrew W. Mellon FoundationUniversity of AlbertaHarvard UniversityNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heavy Metal: Earth’s Minerals and the Future of Sustainable Societies brings together world-leading experts from across the globe to reimagine the future of mineral exploration and mining in a post-fossil fuel world. Minerals and metals – for batteries, circuit boards, wiring and other components – are essential to a digital, carbon-neutral economy. But how can we grapple with the environmental, social and geopolitical challenges caused by the extraction and use of these critical resources? Concise, accessible, and engaging, the essays in this timely collection intertwine a broad spectrum of disciplines to help us understand and reimagine our relationship with minerals. Exploring a wide range of themes, from the colonial history of mining and Indigenous resistance, to new frontiers in exploration geology, waste management and recycling, this book draws on experts from fields as diverse as geology, mining engineering, law, economics and public policy. The book also explores mineral resources through an artistic lens, with a collection of stunning images from the Canadian photographer Edward Burtynsky, and excerpts of a new musical work, the Heavy Metal Suite. This thought-provoking and ultimately hopeful book guides us towards a more responsible, ethical and sustainable use of metals and minerals. It is essential reading for anyone interested in how we supply the resources needed for a carbon-neutral economic future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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