Longyearbyen CO<sub>2</sub> lab project—from a vision of a CO<sub>2</sub>-neutral Svalbard to a geoscience data eldorado
Notice bibliographique
Résumé
The Longyearbyen CO2 lab project was initiated in 2006 by the University Centre in Svalbard (UNIS) to establish whether subsurface storage of locally produced CO2 is feasible. Over a decade of drilling operations and geoscientific research concluded that the subsurface was suitable for storing the CO2 generated from the local power plant. The geological ingredients for successful CO2 storage are in place, comprising a ca. 300 m thick, sandstone-dominated reservoir rock capped by an impermeable mudstone-dominated succession. No CO2 was ever injected for storage in Svalbard for economic and political reasons. However, the project generated a wealth of new data, some of which proved critical for studies related to CO2 storage elsewhere. The data were also key to the characterization of fluid flow and geothermal potential in Svalbard, deciphering past climatic changes, unravelling past tectonic events, some of relevance for understanding the plate tectonic evolution of the Arctic, as well as updating the global geological timescale. In this contribution, we briefly outline the history and main achievements of the Longyearbyen CO2 lab project, before describing, categorizing and openly sharing the publicly available data from the project, including peer-reviewed publications (123 so far) and theses (18 PhD and 34 MSc).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».