Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
NAP on ‘deep decarbonization’. Chatham House disses ‘ineffective’ CO2 removal tech. Northern Lights CCS on NCS. DoE funds LANL’s DigiMon program. IOGP calls on EU to scale-up CCS. OGCI CCUS KickStarter. MIT on uncertain ‘bridge fuel’ role for natural gas. Project Canary, Payne Institute to monitor Colorado fugitive emissions. BP deploys gas cloud imaging. Gaffney-Cline on use of Stanford’s OPGEE carbon monitor. Canada funds e-dump valve actuator development. Energy Futures Initiative report on ‘Clearing the air’. US EPA relaxes ‘redundant’ Obama-era regulations. ONE Future members reduced methane intensity. Yokogawa/KBC on end game strategy for oil and gas. ABB on climate change and downstream. Gaffney-Cline on CCUS status. Oxy Low Carbon Ventures to study CCUS at Holcim cement works. Direct air capture by MIT. BP funds FiniteCarbon offsets. Total Carbon Neutrality Ventures fund. ISO environmental monitoring standard. IOGP environmental genomics. Geology and decarbonization. Total ditches US association membership. MIT on climate financial disclosure. The (sustainable) world according to GARP. BBC Radio 4 on CCS, ‘net zero’ and the survival of the oil industry.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,007 |
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 découle