Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the present and predicted global need for uranium, and the geophysical exploration challenges for the location, mapping, and evaluation of the new deposits needed to address the projected supply shortfall. In 2008, approximately 60% of the world’s uranium production was from Canada, Australia and Kazakhstan. Africa contributed 18.5 %, derived, in order of supply, from Namibia, Niger and South Africa (WNA, 2009). The major requirement for uranium stems from the needs of both developed and rapidly developing countries who do not necessarily have uranium resources of their own but who have expansive nuclear power generation plans, in particular China and India. The potential for Africa to become a leading supplier is immense. The major challenge thus posed to the geosciences is for the refining of resources to proven reserves, and for the location and evaluation of new deposits. In this respect geophysics has played, and continues to play, a leading role in every aspect of the nuclear fuel cycle, including: the direct exploration for uranium, mapping under cover to ever increasing depths, borehole logging for ore reserve evaluation, ore sorting on mines, environmental monitoring, and nuclear waste disposal. In this presentation, some of the main geophysical advances in uranium exploration technology, and the geophysical challenges to uranium exploration, are addressed.
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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 | 0,000 |
| 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 ».