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Enregistrement W4401812804 · doi:10.55016/ojs/sppp.v16i1.77426

Energy Transition Under the New NAFTA: Challenges in the Critical Minerals Supply Chain

2023· article· en· W4401812804 sur OpenAlexfundaboutno aff
John P. Hayes, Alem Cherinet

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNatural Resources and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésSupply chainEnergy transitionBusinessMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demand for critical minerals, battery metals, and the nearshoring of electric vehicle (EV) manufacturing have implications for all trading partners of the updated North American Free Trade Agreement, now called the United States-Mexico-Canada Agreement (USMCA). North American EV manufacturing is driven by initiatives such as the battery belt in the US and Canada’s commitment to clean technology. Mexico, as a major auto-component manufacturer and producer of critical minerals, holds a significant role in supporting the regional supply chain. However, recent developments in Mexican natural resource policy, including the nationalization of lithium deposits and exploration moratoriums, present challenges for foreign miners operating in Mexico, including the risk of future limited participation in the mining sector. Canadian miners hold a dominant role in Mexican mineral exploration, and Mexico is Canada’s third-largest trading partner. The political landscape in Mexico, with the ruling Morena party controlling both the national government and majority of state governments, further complicates the situation. Policy changes in 2023 to the mining sector’s regulatory requirements are the most significant reforms to the sector since the early 1990s. The reforms are in response to prominent, long-standing grievances from various non-industry stakeholders and seek to mitigate against future negative social and environmental impacts of mining. The reforms include shorter mining concession permits, stricter environmental impact assessments, and new permitting procedures on water use.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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