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Enregistrement W4402599598 · doi:10.4095/p4vptgc1s2

Recent research in support of a low-carbon economy at the Geological Survey of Canada - Atlantic

2024· report· en· W4402599598 sur OpenAlexaffabout
Jordan B.R. Eamer, L Broom, D C Campbell, Pierre‐Arnaud Desiage, C. Greaves, Alexandre Normandeau, G Philibert, Vanessa Watson, C.H. Skinner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeological surveyXMLSurvey researchCarbon fibersGeologyOceanographyGeochemistryBusinessComputer scienceWorld Wide WebPaleontologyBusiness administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The governments of Canada and Nova Scotia have committed to a net-zero carbon budget by 2050. Achieving this goal would require rapid decarbonization of electrical generation as well as efforts to capture and sequester emitted carbon. Plans toward the former include offshore wind energy. Provincially, a target of 5 GW of offshore wind projects are to be awarded leases by 2030, while federally, a Regional Assessment for offshore wind energy on the continental shelves of Newfoundland and Nova Scotia is underway. Future projects will likely go through the impact assessment process, and key data informing these assessments will be geological due to the scale of seabed infrastructure associated with offshore wind energy production. Opportunities for geologic carbon sequestration are significant in the offshore Scotian Basin, especially in the Sable-Subbasin. Subsurface carbon storage development should be assessed for development in the same areas offshore wind projects are being considered due to the potential for stacked resource development. Both carbon storage and offshore wind will require infrastructure, and by identifying locations where they can be co-located, it could be possible to reduce environmental disturbance. The Geological Survey of Canada has begun data collection to fill some of the knowledge gaps around these key decarbonization efforts. This includes a recently completed mapping expedition (2024001 aboard the RV Coriolis II).

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)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,225 · 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
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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