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Enregistrement W4409872435 · doi:10.1073/pnas.2415192122

Challenges to sustainable large-scale shale gas development in China

2025· article· en· W4409872435 sur OpenAlexaff
Jian Wu, Jingqiang Tan, Jinqi Xu, Lei Li, Gregory C. Beroza, Kevin G. Mumford, Cole Van De Ven, Baixi Chen, Derek Elsworth

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensCarleton UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChinaHydrosphereSustainable developmentShale gasBiosphereHydraulic fracturingOil shaleScale (ratio)Environmental scienceEnvironmental resource managementNatural resource economicsEnvironmental protectionWater resource managementEnvironmental planningBusinessEarth scienceGeologyPetroleum engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

China's shale gas production has grown annually by 21% since 2017 with long-term national energy strategy calling for continued expansion. This large-scale shale gas development is challenged by constraints on water supply. It requires over 6,000 new wells to be drilled within the Yangtze River Basin in South China-one of China's most populated regions with sensitive ecological and geological conditions, posing significant environmental threats to the hydrosphere, atmosphere, and biosphere. Hydraulic fracturing-induced seismicity also adds to the existing earthquake risk for the Sichuan/Chongqing region. These potential negative impacts challenge both China's and the United Nations' sustainable development goals. We explore China's current shale gas operations in the Yangtze River Basin and their interaction with the environment from these multiple perspectives. We then suggest future improvements to practice that will promote sustainable development to jointly satisfy China's burgeoning energy needs. We conclude that China's shale gas industry would benefit from an innovation ecosystem that involves companies and research institutions, and that there is an urgent need to implement environmental regulations for shale gas extraction.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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