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Enregistrement W4404689405 · doi:10.1109/oceans55160.2024.10754096

Planetary Technologies' Groundbreaking Marine Carbon Dioxide Removal (mCDR) Project in Halifax, and the Emergence of Halifax as a Global mCDR Hub

2024· article· en· W4404689405 sur OpenAlexaboutno aff
Will Burt, Stephen A. Rackley, Robert Izett, Jason Vallis, Omar Sadoon, Greg H. Rau, Mariam Melashvili, Tim Cross

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon dioxideOceanographyEnvironmental scienceCarbon capture and storage (timeline)AstrobiologyClimate changeGeologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ocean Alkalinity Enhancement (OAE) is a marine carbon dioxide removal (mCDR) pathway that is widely accepted to be both permanent in its CO2 storage and, potentially, the most scalable pathway available today. Here, we outline the science behind OAE, and provide details of the past and present advances in the science, engineering, and community building at a worlds-first OAE field trial site in Halifax, Nova Scotia. The site is operated by Halifax-based Planetary Technologies, and the R&D work is conducted alongside numerous local and international collaborators spanning academia, philanthropic organizations, and engineering firms. While the fundamental science is relatively straightforward, the practical deployment of Planetary's end-to-end OAE process is complex and interdisciplinary, and includes the following elements: site scoping and development, the engineered mechanism of adding alkaline materials to the ocean, and the eventual generation of high-quality carbon credits. Workstreams include permitting and regulatory compliance, meaningful community engagement and governance, established protocols to ensure operational, environmental, and social safety, oceanographic sensing using traditional boat-based and novel autonomous platforms, spatiotemporal ocean modelling at scales spanning multiple orders of magnitude, and techniques for both quantifying uncertainties and applying those uncertainties to ensure high-confidence and thus high-quality credits.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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