Notice bibliographique
Résumé
New sources of talc are now being offered from Pakistan and North Korea. While Pakistan is credited with much of the new talc in the market, the majority of it comes from Afghanistan, where high quality white talc is being exported via Pakistan to all continents, with some material even going to China. Global demand for talc is expected to rise steadily, with strong growth in plastics, coatings and technical ceramic markets, offset by a fall in consumption in paper and traditional ceramic applications.Talc production in China remains stable around the 1.9m tpa mark. India continues to develop as a supplier, meanwhile, and is now the second largest producing country. A decline in the use of talc as a paper filler has been more than offset by growth in the use of talc in polymers, especially for automobile parts. Mineral commodity specialist Bob Virta reports that US Geological Survey (USGS) draft estimates, yet to be finalised, for global production of talc and pyrophyllite in 2014 were just over 7.458m tonnes, with 6.304m tonnes for talc and 1.154m tonnes of pyrophyllite. The estimated talc production for 34 countries in 2014 is shown in Table 3. The USGS' estimate for Chinese production in 2014 is 2.2m tonnes, but this has been reduced to 1.9m tonnes in line with other estimates. Afghanistan was not included in USGS estimates, so 400,000 tonnes have been added, taking overall global talc production to 6.4m tonnes. Imports of talc into the US were 242,000 tonnes in 2010, 285,000 tonnes in 2011, 350,000 tonnes in 2012, 269,000 tonnes in 2013 and 260,000 tonnes in 2014. The peak of 350,000 tonnes came in 2012 and although exact sources are not known for this year, if it is assumed that sources and proportions were the same as in 2014, the import tonnages would have been 105,000 tonnes from China, 101,500 tonnes from Canada, 80,500 tonnes from Pakistan and 63,000 tonnes from other countries.
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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) | 0,000 | 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 ».