A Strategic View for Rare Earths Production, in a Competitive and Sustainable form
Notice bibliographique
Résumé
The demand for rare earths (RE) has been intensified by their large use, especially in high technology sectors. Supply difficulties have forced RE users to seek alternative sources and invest in the development of recycling technologies and options of reuse for these elements. This article seeks to reveal the trends and ongoing changes in national and global prospects of RE. Additionally, it aims to analyze scientific collaboration networks in the area of industrial solid waste (ISW) and waste electrical and electronic equipment (WEEE) exploitation in Brazil, examining both researchers and institutions with greater representation in the field. For this purpose, social network analysis methods were used to build and analyze co-authorship networks based on scientific publications retrieved from the Web of Science (WoS) database. The results showed that the Brazilian collaboration network of ISW research was extremely fragmented and contained 105 different groups, which were not connected to each other. The institutional network of ISW research was composed of 125 institutions, 75.2% of them from Brazil. The Brazilian collaboration network of research in WEEE was small (37 researchers), but fragmented: researchers were divided into eight different groups that do not connect to each other. The institutional network of research in WEEE was composed by 12 institutions, nine of them from Brazil. Therefore, this article presents a network collaboration model to bring together actors involved in the management of waste electrical and electronic equipment (WEEE), emphasizing the potential for recovery of RE from these wastes, with the purpose of developing products and services.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».