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Enregistrement W7037319363

Does China control arctic mineral raw materials? How much, what, how and why?

2022· other· en· W7037319363 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommodityChinaUpstream (networking)ArcticScale (ratio)Control (management)MonopolyThe arctic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this working paper, we explore these questions based on analysis of a dataset of mining and mineral exploration projects covering all the major commodities or commodity groups in six Arctic countries or territories - Canada, Greenland, Finland, Sweden, Norway and Alaska. We do so through an approach that moves beyond ownership of mines as a measurement of control. Mine ownership in itself has little significance for where the raw materials go to be processed. Industry demand and supply security hinge more on highly processed materials and advanced products than bulk raw materials. Our approach is instead to assess Chinese control over mineral flows from the Arctic using a comprehensive set of 'control parameters'. Compared to an ownership-based approach, we begin one step further upstream in the supply chain - at mineral exploration - and look one step further downstream, by taking into account control via, for example, offtake agreements or monopoly over processing technology. We find that Chinese companies are involved in a very small share of Arctic projects overall, that their activities cover a very wide range of commodities, most of which are focused on exploration, and that they are heavily concentrated in Canada. The scale of Chinese involvement might, however, be more extensive than our data shows because many Western miners view Chinese companies as their natural - and first choice - offtake partners. It is thus likely that many companies expect to sell to China but have not entered into a formal offtake agreement, or that we have just not been able to find evidence of such agreements. Our findings also suggest that while Chinese engagement in the Arctic mineral sector has been limited, the investments that have been made appear to support China's mineral strategy relatively well. This is evident from both the range of commodities that are targeted and from variations in degree of control across commodities that are differently prioritised in China's mineral strategy.

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)0,003
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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