A comprehensive review on rare earth elements: resources, technologies, applications, and prospects
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
Abstract Rare earth elements (REEs), with their unique magnetic, optical, and electrical properties, have become indispensable strategic resources. Widely applied in critical fields such as aviation, telecommunications, electronics, energy, transportation, and medicine, REEs play a vital role in advancing technology and driving social and economic development. However, the REE industry faces numerous challenges, including unbalanced resource distribution, supply and demand imbalances, international competition, technological limitations, and associated environmental pollution. This paper, incorporating both the historical evolution and current state of the REE industry, provides a comprehensive examination of the chemistry, applications, resources, technologies, challenges, and prospects of REEs. Specifically, it analyzes China’s REE industry, which holds the largest global reserves and production capacity. As a key feature, this paper introduces the Tai Chi model for sustainable development in the REE industry, offering an in‐depth analysis of two primary approaches—mining and recycling; the four critical participants—governments, enterprises, researchers, and consumers; and the eight essential influencing factors—resources, energy, environment, policy, applications, technology, supply and demand, and economy. The Tai Chi model not only clarifies the responsibilities and significance of each individual but also highlights their interconnectedness, providing a compelling framework for envisioning the sustainable development of the REE industry. Moreover, the paper identifies the major challenges currently facing the industry and offers insights into the future development of REEs. As such, this work contributes to a deeper understanding of the multifaceted REE landscape and underscores the importance of sustainable practices to ensure REEs’ lasting positive impact on the global industry.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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