Projet polygénérationnel intégré de CSC
Bibliographic record
Abstract
Ce projet propose la réalisation de l'ingénierie préliminaire et d'autres travaux préalables à la décision de mettre en oeuvre un projet de 5 milliards de dollars pour construire et mettre en service une installation polygénérationnelle à Belle Plaine, en Saskatchewan. Si ce projet voit le jour, d'importants volumes de coke de pétrole (un produit de peu de valeur issu de la valorisation du pétrole lourd) pourraient être gazéifiés et utilisés pour fabriquer certains produits, comme l'hydrogène, la vapeur et le soufre, et pour produire jusqu'à 500 mégawatts (MW) d'électricité, ce qui permettrait éventuellement d'éliminer des centrales au charbon vieillissantes de la Saskatchewan. Le CO2 issu du processus serait également utilisé par deux grandes usines d'engrais situées près de l'emplacement projeté pour l'installation polygénérationnelle. Une réduction des émissions de CO2 résulterait du captage et de la séquestration de 80 à 90 p. 100 du CO2 produit par l'installation polygénérationnelle, et du fait de ne plus utiliser de gaz naturel pour produire de l'hydrogène et de la vapeur dans les usines d'engrais. Le CO2 capté serait séquestré dans des sites de RAP et des aquifères salins du sud-est de la Saskatchewan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.010 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".