Carte routière technologique canadienne de l'aluminium : édition 2006 : version complète
Bibliographic record
Abstract
L’analyse des données de la Carte routière technologique canadienne de la transformation de l’aluminium (CRT) nous pousse à faire les trois constatations suivantes: 1- Les efforts déployés depuis 25 ans pour transformer plus d’aluminium commencent à porter fruits. Des progrès intéressants ont été observés depuis la première Carte routière technologique de l’industrie canadienne de l’aluminium en 2000. La masse critique requise pour avoir un impact et un effet d’entraînement est en voie d’être atteinte, particulièrement au Québec. 2- Les entrepreneurs du secteur de la transformation de l’aluminium doivent se concentrer sur des procédés et des produits innovants qui requièrent des technologies avancées et une compréhension du matériau aluminium. 3- L’industrie canadienne jouit d’une mince fenêtre d’opportunités pour faire sa marque à l’échelle internationale en faisant front commun pour que le Canada soit l’endroit au monde où l’on associe aluminium et innovation et où les technologies pour le transformer sont en émergence et en croissance.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.024 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.135 | 0.054 |
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".