‘Metals production and the environment' + 50 a U.S.A.-centered case study
Notice bibliographique
Résumé
In the early 1970's, the U.S.A. was riven by social and environmental forces. Environmental degradation, attributed to irresponsible manufacturing and rapid economic growth, appeared rampant. Energy utilisation and conservation became important. Economists predicted a shortage of metals. Methods to slow growth were proposed. In his new course ‘Metals Production and the Environment' H.H. Kellogg reviewed energy and environmental factors in U.S.A. production of steel, Cu, Zn, Pb and Al. Comparison with the early 21st century illuminates the subsequent transformation. Steelmaking BOF's replaced open hearth furnaces. Continuous casting and secondary refining produced higher quality steels. Direct reduction was commercialised. Copper flash and bath smelting furnaces provided efficiency, pollution abatement and energy conservation. Larger equipment treated lower grade ores. Zinc pyrometallurgy ceased because of economic, environmental and workplace issues. Pb use in gasoline and paint was banned promoting human health. 1970 aluminium production was characterised by high energy consumption, fluoride emissions and low recycle rates. Each parameter has improved. Now, the challenge is to decarbonise processes and simultaneously extract/refine critical minerals. To reach ‘net zero' full effort is required including economic adjustments, e.g. directing mineral and energy resources to crucial activities and moderating consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».