An Analysis of Global Iron Ore Resource Market Trend in the Post-COVID-19 Period
Notice bibliographique
Résumé
Iron is the most widely used metal in China. There have been many changes in the international iron ore market due to the covid-19. Analyzing the reasons for the changes in the international iron ore supply, demand and market structure and predicting the future trends are of great significance for the stable supply of iron ore. This paper first analyzes the global steel production, iron ore supply and price trends under the covid-19 and believes that the global iron ore supply and demand pattern is further concentrated, showing a pattern of countries, two 60%. That is to say, China's steel production will further improve its global share, approaching 60%;Australia's supply share in the global iron ore shipping market will further increase, approaching 60%, because of the covid-19. Secondly, this paper predicts the changing trend of China's and global steel demand in the next 2-3 years, and believes that the main reason for the increase in China's steel production in recent years is the country's need for stable economic growth. China's steel production will remain high in the next 2~3 years, but in the long run, China's iron ore demand will slow down after a period of time. Finally, this paper analyzes the global iron ore price trend and believes that the global iron ore price will rise and fall to less than 100 US dollars/ton in the fourth quarter of 2020. The iron ore price will slowly fluctuate and fall down to 60~80 US dollars/ton in the next 2~3 years. © 2021, Science Press. All right reserved.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».