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Enregistrement W3021850714 · doi:10.5539/esr.v9n2p21

Economic Potential of Gold in Batouri (Eastern Cameroon)

2020· article· en· W3021850714 sur OpenAlexvenueno aff
Tchouankam Klorane Junie, Mbog Michel Bertrand, Bayiga ElieConstant, Bernard Tassongwa, NgonNgon Gilbert François, Apouamoun Yiagnigni Roland, Kenfack JeanVictor, Jacques Étamé

Notice bibliographique

RevueEarth Science Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefining (metallurgy)Gold standard (test)Gold alloysMetallurgyChemistryEnvironmental scienceMining engineeringMineralogyEnvironmental chemistryGeologyMaterials scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this work is the valorization of the economic potential of gold in the Batouri region. The study is undertaken on five sites of which two alluvials (Djengo and Mongonam localities) made up of flat and river gold, two eluvials (Kambele and Bote) containing gold of veins in quarries, and one semi mechanized exploitation (METALICON) working on the two previous  types. Laboratory works consist of traditional melting, determination of the various grades of gold through densimetry and spectrometry analysis and refining using the Miller Chloration method. The main results from these analyses are: i) recovery concentration is low, (about 0.5 g/t) for the traditional mining and higher with the semi mechanization (1.5-2 g/t). Densimetry and spectrometry analyses show that gold of semi mechanized sites has an average grade of about 24 carats, 22 carats and 20 for alluvial and eluvial gold respectively. ii) For 26 kg of gold refined, a weight of 16.681 kg is obtained at a cost of 4 051 946 (four million fifty one thousand and nine hundred forty six) CFA F. Spectrometry analyses reveal the presence of silver and copper impurities, elements that can still be valorized through the presence of a gold refining unit. Hence, the absence of a gold refining unit in our country leads to poor transformation of its ores and loss of devices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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