Innovation in mining: what are the challenges and opportunities along the value chain for Latin American suppliers?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The mining industry, considered a traditional and conservative industry with respect to innovation, finds itself at a turning point due to the increasingly complex challenges, such as declining ore grades. These challenges have created an imperative to innovate. Parallel to the above, several digital innovations are being implemented in many mining operations across the globe. Not only do these provide solutions to the existing problems but also radically transform mining processes, increasing efficiency, profitability, and the ability to comply with stricter regulations. The incorporation of mature and incipient technologies into the mining industry has opened up many opportunities for long-established firms as well as knowledge-based start-ups. This includes potential suppliers in countries where mining accounts for a significant share of the GDP but the development of productive linkages remains suboptimal, as in Latin American countries. While in recent years, some suppliers in Latin America have made important contributions to increasing innovation in the mining industry, most suppliers in the region have not been able to do so. This paper provides an overview of the innovation paradigm of the mining sector from a global perspective, i.e., how innovation processes take place in countries with a long-established technological leadership in the mining sector, such as Australia and Canada. Given the importance of suppliers in this process, a special attention is paid to innovation in various stages of the supply chain. This is in order to provide a departure point for identifying windows of opportunity for equipment and service suppliers in Latin America.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».