MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7095850378

State Governing Board

2015· article· en· W7095850378 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueState Capitalism and Financial Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShut downMineral resource classificationNatural gasPipeline transportRaw materialPetroleum industryPumicePetroleum
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oregon's mineral industry produced its second highest value of row minerals in 1960. Following a nation-wide economic trend during the year, the industry was off approximately $3 million from lost year's record-breaking high of $49.8 million, according to preliminary estimates mode by the U. S. Bureau of Mines. The heavy construction commodities, crushed stone and sand and grovel, reflected construction log and were responsible for most of the change from lost year. Metal mining, aside from nickel, was quiet. The state's only uronium mine and one of the two mercury producers shut down. Industrial mineral products showed both gains and losses as compared to the previous year. Cement production was up 12 percent while clays declined 15 percent and diatomite 3 percent. Pumice and volcanic cinders were up 9 percent and stone and s(;md and gravel were off 11 percent. Building stone activity was greatly increased over 1959. Two major tests for oil were conducted during the year. Construction of a natural gas pipeline from Camas, Washington, to Eugene, Oregon, provided the area with an important raw material basic to many industrial operations. A second pipeline extending from Alberta, Canada, to California was started late in the year. The line will make natural gas available to such points as Bend, Klamath Falls, Medford, and the Rogue River Valley. Pacific Power and Light Company conducted by-product tests

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3610,193

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetState Capitalism and Financial GovernanceTravaux en français237 207