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Enregistrement W3045585186 · doi:10.3390/min10080674

Manganese Nodules in Chile, an Alternative for the Production of Co and Mn in the Future—A Review

2020· article· en· W3045585186 sur OpenAlexaff
Norman Toro, Ricardo I. Jeldres, Javier Órdenes, Pedro Robles, Alessandro Navarra

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloFondo de Financiamiento de Centros de Investigación en Áreas PrioritariasCentro de Recursos Hídricos para la Agricultura y la MineríaPontificia Universidad Católica de ValparaísoUniversidad Católica del Norte
Mots-clésManganeseNatural resource economicsProduction (economics)Economic shortageExploitBusinessEnvironmental scienceEconomicsMetallurgyComputer scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the active growth of emerging technology industries, it has become essential to have large quantities of critical metals to meet the current demand. In the Chilean mining industry, there is a depletion of high-grade mineral ores, and there is hence a need to increase production levels in the copper industry and diversify its market by extracting other elements. One of the strategies is to foster the production of lithium batteries, but the manufacture requires reserves of cobalt (Co) and manganese (Mn). Currently, Co reserves are not being exploited in Chile, and Mn production is almost negligible. This is due to the apparent shortage of high-grade ores on the land surface of the country. Given this scenario, the seabed manganese nodules are presented as a good alternative due to their high average grades of Co and Mn, which in turn would allow the growth of strategic value-added industries including lithium battery production. Chile’s current environmental regulations prevent the exploitation of marine resources. However, given technological advances worldwide, both in collection mechanisms and extractive processes, in addition to the needs generated from the future strategic plans, leads us to think about a project to exploit manganese nodules locally.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations61
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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