MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W36818777 · doi:10.1159/000528958

Iron Ore Resources and Beneficiation Practices

2007· article· de· W36818777 sur OpenAlexaboutno aff
Ratnakar Singh, Shanta Mehrotra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languede
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Gasification Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIron oreLimoniteHematiteBeneficiationLateriteGoethiteMetallurgyGeochemistryGeologyChemistryMaterials scienceNickel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron and Steel Industry provides foundation for indust-rial development of a country. The per capita consumption of steel is considered as one of the important parameters of a nation's prosperity. Iron ore is the basic raw mater-ial for iron and steel making. The world reserves of iron ore are estimated to around 370 bill on tonnes. The prin-cipal minerals of iron are the oxides(hematite and magne-tite), hydroxide (limonite and goethite) and carbonate (siderite). In nature the commercial deposits are mostly of bed type, although deposits of magnetic, contact meta-somatic and of a replacement nature also exist. In many cases, ground water circulation and weathering have resul-ted in concentration of the ore from primary sources. The major iron ore producing countries in the world are the Australia, Brazil, Canada, China, India, USA, Russia, Kazakhstan, South Africa, Ukraine and Sweden. Pre Cambrian banded iron formations containing 30% or more of iron are the predominant sources of iron.

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)0,003
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMining and Gasification TechnologiesTravaux en français237 207