Heavy Metal: Earth’s Minerals and the Future of Sustainable Societies (PDF)
Notice bibliographique
Résumé
Heavy Metal: Earth’s Minerals and the Future of Sustainable Societies brings together world-leading experts from across the globe to reimagine the future of mineral exploration and mining in a post-fossil fuel world. Minerals and metals – for batteries, circuit boards, wiring and other components – are essential to a digital, carbon-neutral economy. But how can we grapple with the environmental, social and geopolitical challenges caused by the extraction and use of these critical resources? Concise, accessible, and engaging, the essays in this timely collection intertwine a broad spectrum of disciplines to help us understand and reimagine our relationship with minerals. Exploring a wide range of themes, from the colonial history of mining and Indigenous resistance, to new frontiers in exploration geology, waste management and recycling, this book draws on experts from fields as diverse as geology, mining engineering, law, economics and public policy. The book also explores mineral resources through an artistic lens, with a collection of stunning images from the Canadian photographer Edward Burtynsky, and excerpts of a new musical work, the Heavy Metal Suite. This thought-provoking and ultimately hopeful book guides us towards a more responsible, ethical and sustainable use of metals and minerals. It is essential reading for anyone interested in how we supply the resources needed for a carbon-neutral economic future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,158 | 0,057 |
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 ».