Permafrost: Legal and Organizational Risk Management in the Construction Sector in the Russian Federation
Notice bibliographique
Résumé
Permafrost covers about 24 percent of the Northern Hemisphere, including 50 percent of Canada, more than 60 percent of Russia and almost 85 percent of Alaska. Scientific development and modeling of permafrost development requires further interaction of specialists who study natural sciences, economics and law. The concern of the Arctic states, residents, and entrepreneurs about the rapid development of this problem is associated with the acceleration in recent years of risks associated with environmental violations and emissions of ground gases. This process has a serious impact on the Arctic economy, as large investments related to mining entail additional costs for the conservation of permafrost. This problem entails a number of social problems. In recent years, the population and workforce have been declining in a number of Arctic regions, as the rise in the cost of housing construction due to permafrost leads to a sharp decrease in housing commissioning. In recent years, as a result of a number of factors, including the melting of permafrost, there has been an increase in floods, precipitation and erosion of the coastline, which already exist in some regions of the Arctic and other regions of the World Ocean. According to scientists, by the middle of the 21st century, more than 75 percent of the Arctic infrastructure will be located in areas associated with the risk of melting and permafrost failures. In addition to the critical changes that permafrost warming causes to Arctic ecosystems, the consequences for residential buildings, industrial premises, and artificial infrastructure are also significant.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».