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Enregistrement W2953553146 · doi:10.29227/im-2018-01-05

Market for Critical Raw Materials and its Influence on Mineral Prices

2018· article· en· W2953553146 sur OpenAlexaboutno aff
Jaroslav Dvořáček, Radmila Sousedíková, Zuzana KUDELOVÁ

Notice bibliographique

RevueInżynieria Mineralna · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw materialMineralNatural resource economicsEnvironmental scienceBusinessEconomicsMaterials scienceMetallurgyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper has focused on market for critical raw materials and its influence on mineral prices. Usually ores and ore products are deemed critical raw materials if they mostly or totally come from foreign countries, have difficult replacement, and are vital for the Nation’s economy, especially for defence issues. Tungsten, niobium, graphite and lithium were chosen for analysis from the critical mineral commodities declared by the European Commission and the Government of the Czech Republic. An analysis of these mineral commodity market conditions has been made, and their impacts on particular mineral availability and price have been assessed. As regards tungsten supplies, there are relatively many producer countries with the existing or developing extraction structures, but China has at its disposal 60% of the deposits. Lithium reserves are sufficient, but supplies are highly concentrated – four producer companies deliver about 90% of lithium in the world. Also niobium supplies are extremely concentrated, in the period, 2009–2012, two Brazilian mines and a single Canadian one produced 99% of niobium in the world. The biggest world producer of natural graphite is China that dominates 70% of the market. Natural resources of the above mentioned mineral commodities are not critical. The Earth’s crust deposits are sufficient for long - -term exploitation, and what’s more, a technology has been patented for lithium recycling. What rather matters is the issue of the free play of market forces. The theoretical preconditions for the free play of market forces and balanced price convergence – market presence of many various producers and many customers – are disturbed by producer structure, high concentration of mining com - panies and countries. Free market interference is implied in dominance of individual producer countries or production companies, and their ability to decide about production levels and related prices. Nevertheless, the inevitable rise of mineral commodity prices will mean that exploitation of some sources, which are currently deemed uneconomical, may become interesting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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