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Enregistrement W3035040547 · doi:10.1016/j.wasman.2020.04.007

Vanadium sustainability in the context of innovative recycling and sourcing development

2020· review· en· W3035040547 sur OpenAlexaboutno aff
Martina Petraniková, Alan H. Tkaczyk, A. Bartl, Alessia Amato, Vjačeslavs Lapkovskis, C. Tunsu

Notice bibliographique

RevueWaste Management · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Cooperation in Science and Technology
Mots-clésVanadiumSustainabilityContext (archaeology)European commissionEuropean unionRaw materialProduction (economics)BusinessSustainable developmentNatural resource economicsMaterials scienceMetallurgyInternational tradePolitical scienceChemistryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the sustainability of vanadium, taking into account the current state-of-the-art related to primary and secondary sources, substitution, production, and market developments. Vanadium plays a critical role in several strategic industrial applications including steel production and probable widespread utilization in next-generation batteries. Confirming the importance of vanadium, the European Commission identified and formally registered this metal on the 2017 list of Critical Raw Materials for the European Union. The United States and Canada have also addressed the importance of this metal. Like the European economy, the American and Canadian economies rely on vanadium and are not globally independent. This recognized importance of vanadium is driving many efforts in academia and industry to develop technologies for the utilization of secondary vanadium resources using hydrometallurgical and pyrometallurgical techniques. In this paper, current efforts and their outcomes are summarized along with the most recent patents for vanadium recovery.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations129
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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