Byproduct-to-Host Ratios for Assessing the Accessibility of Mineral Resources
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mineral resources are essential for reaching net-zero ambitions by 2050. There is a rising diversity of metals in electricity generation and storage technologies, as well as for mobility technologies. However, little is known about the future supply of minor elements historically mined in low volumes such as indium, tellurium, germanium, or tantalum. Those minor elements are found in lower concentrations in the ores of major elements and therefore rarely form economic deposits on their own. Such elements are often produced as byproducts of a host (or "target commodity", which underpins the bulk of a mine's profitability) in ore, e.g., in porphyry ore, tellurium is a byproduct where copper is the host. As a result, the primary supply of those minor elements depends on the supply of the major elements. Such dependency has not been accounted for in scenarios of the mineral supply. To address this gap, we developed a methodology to harmonize scattered data of mineral resource estimates and to calculate the mass ratio between the byproduct and the host in ores and concentrates, called the byproduct-to-host (BtH) ratio. We collected crude ore tonnage and element grades, among other key data, from the state-of-the-art literature and publicly available mining company reports. Our data set covers 3422 deposits across 141 countries providing 22 275 BtH ratios. The future supply of minor elements can be derived by multiplying the primary production of host elements by the developed BtH ratios, noting the limitations of data representativity. The open-access nature of this work facilitates the enrichment and update of this data set in the coming years.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle