‘Examining Sustainable Development Challenges and the Role of Company-Consultancy Partnering in Creating Value: The Case of the Canadian Mining Industry.’
Notice bibliographique
Résumé
First, I would like to thank my supervisor Dr. Blair Feltmate. Blair’s practical approach, extensive knowledge, and positive encouragement have been instrumental to the successful completion of this Major Paper. I would also like to thank my advisor Dr. Paul Wilkinson, who demonstrated patience during the numerous revisions of my Plan of Study and Major Paper Proposal, and without whom I would not have been able to progress through the Master in Environmental Studies program as fluently as I did. Furthermore, many thanks go to all the professors and staff in the Faculty of Environmental Studies at York University. Their dedication, knowledge and passion are unrivaled. I would also like to thank the mining industry professionals and consultants who participated in my research interviews. Many invaluable insights were provided during these interviews, and their contributions facilitated a more informed and constructive product. Furthermore, I would like to thank my family and friends. I thank them for listening to my frustrations, and providing me with encouragement and hope. I would
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,026 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 ».