Notice bibliographique
Résumé
US Silica running out, says CEO; Growth in Fairmount Santrol coarser sand; Northern White demand up says Smart Sand Frac sand producers reported surging sales and prices in the latest round of company results, driven by increased activity as well as a trend toward higher proppant densities. Over the first three months of 2017, US Silica reported sales of frac sand at 2.5m short tons, up 79% year-on-year, and an increase of 22% from the last quarter of 2016. Revenues from the company's proppant segment rose by 161% year-on-year, to $193m. The company's chief executive, Bryan Shinn, told investors that markets are expected to stay very tight. Most of the major sand suppliers, including US Silica, are running flat out today, Mr Shinn said. Demand is expected to continue growing faster than supply for the foreseeable future, and as such, we expect to continue pricing recovery and improving margins in our sand sales. Across the whole company, revenues rose 100% year-on-year, to $244.8m. The company reported a net profit of $2.5m in the first quarter, compared to a loss of $11.0m over the same period a year ago. Fairmount Santrol meanwhile reported raw frac sand sales volumes in the first quarter of 2017 at 1.9m s.tons. This is a rise of 36% year-on-year, and a 10% increase on the previous quarter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,208 | 0,052 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».