GLOBAL AND REGIONAL GEOCHEMICAL INDEXES OF PRODUCTION OF CHEMICAL ELEMENTS
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a geochemical assessment of the primary involvement of chemical elements in technogenesis in the world and individual countries. In order to compare the intensity of production of various chemical elements in different countries, the authors have introduced a number of new terms and parameters. The new term is “abstract rock” (AR) - an elemental equivalent, whose average composition corresponds to the average chemical composition of the upper continental crust. The new parameters are: “conditional technophility of an element” (TY), “specific technophility” (TYN) “regional conditional technophility” (TYR), “specific regional technophility” (TN), and “density of regional conditional technophility” (TS). TY equals to the tons of AR per year necessary for the production of the current level of the element. TY of different elements has been estimated for 2008-2010. The highest TY values are associated with C, S, N, Ra, and Au. TY of many micro- and ultramicroelements is of the order of n•1011t. TYN reflects the volume of AR per the world’s capita. TYN changes from the 1960s to 2010 indicates that the Earth’s population is growing much faster than its demand for many chemical elements. TYR, TN, and TS were used for the integrated assessment of technogenesis at the regional scale; they reflect the intensity of the technogenesis process at the level of individual countries and allow comparing countries with different levels of elements production, population, and areas. The TN and TS levels of the leaders in extraction of natural resources are below these values in other countries due to the large territories (Russia, USA, Canada, Australia, Saudi Arabia, Kazakhstan, Argentina, Bolivia, Venezuela, Colombia, Zambia, Mali, Libya, Mongolia, and Sudan), to the large population (Indonesia, Vietnam, the Philippines, Bangladesh, Nigeria), or to both high spatial and demographic dimensions (India, Brazil, France, Egypt, Thailand, Pakistan, Algeria, Tanzania, Congo (Kinshasa), Malaysia, and Morocco).
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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 | 0,001 |
| 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 ».