Notice bibliographique
Résumé
As the global population increases, so does the demand for minerals and energy resources. Demand for some of the major global commodities is currently growing at rates of: copper - 1.6% p.a.(1); iron ore: 1.4% p.a.(2); aluminium - 5% p.a.(3); rare earth elements - 7% p.a.(4), driven not only by population growth in China, India, and Africa, but also by increasing urbanisation and industrialisation globally. Technological advances in renewable energy production and storage, construction materials, transport, and computing could see demand for some of these resources spike by 2600% over the next 25 years under the most extreme demand scenarios(5). Coupled with declining ore grades, this demand means that the global extent of mining environments is set to increase dramatically. Land disturbance attributed to mining was estimated to be 400 000 km(2) in 2007(6), with projected rates of increase of 10 000 km(2) per year(7). This will increase the worldwide extent of mining environments from around 500 000 km(2) at present to 1 330 000 km(2) by 2100, larger than the combined land area of New South Wales and Victoria (1 050 000 km(2)), making them a globally important habitat for the hardiest of microbial life. The extreme geochemical and physical conditions prevalent in mining environments present great opportunities for discovery of novel microbial species and functions, as well as exciting challenges for microbiologists to apply their understanding to solve complex remediation problems.
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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 | 0,001 |
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 ».