Notice bibliographique
Résumé
Research Article| January 01, 2002 Mineralogy of Beryllium in Granitic Pegmatites Petr Černý Petr Černý Department of Geological Sciences, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada R3T 2N2, p_cerny@umanitoba.ca Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Author and Article Information Petr Černý Department of Geological Sciences, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada R3T 2N2, p_cerny@umanitoba.ca Publisher: Mineralogical Society of America First Online: 14 Jul 2017 © The Mineralogical Society Of America Reviews in Mineralogy and Geochemistry (2002) 50 (1): 405–444. https://doi.org/10.2138/rmg.2002.50.10 Article history First Online: 14 Jul 2017 Cite View This Citation Add to Citation Manager Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn Email Permissions Search Site Citation Petr Černý; Mineralogy of Beryllium in Granitic Pegmatites. Reviews in Mineralogy and Geochemistry 2002;; 50 (1): 405–444. doi: https://doi.org/10.2138/rmg.2002.50.10 Download citation file: Ris (Zotero) Refmanager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentBy SocietyReviews in Mineralogy and Geochemistry Search Advanced Search Beryllium is one of the most widespread rare elements in granitic pegmatites. These rocks have been historically the sole industrial source of this metal (e.g., Norton et al. 1958), and they still contribute a significant proportion of the global output of beryllium ores. Hand-cobbed beryl constitutes a substantial proportion of beryllium ore concentrates in Africa, Asia and South America, although non-pegmatitic, rhyolite-related bertrandite ores are virtually the single source in North America (Petkof 1975). The mineralogy of beryllium in granitic pegmatites is strongly diversified, but very “imbalanced” in terms of numbers of species per mineral class on one hand... You do not have access to this content, please speak to your institutional administrator if you feel you should have access.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».