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Enregistrement W4413054857 · doi:10.1038/s41598-025-14891-3

Comprehensive characterization and extraction implications of ion adsorption rare earth deposit from a South American source

2025· article· en· W4413054857 sur OpenAlexafffund
Spencer Cunningham, Tassos Grammatikopoulos, Baian Almusned, Jeffrey D. Henderson, Gisele Azimi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensWestern UniversityLakes Environmental (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMonaziteLeaching (pedology)YttriumKaoliniteExtraction (chemistry)AdsorptionRare-earth elementEnvironmental chemistryCharacterization (materials science)Electron microprobeChemistryGeochemistryRare earthGeologyMineralogyMaterials scienceMetallurgySoil waterZirconNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ion-adsorption rare earth element (REE) deposits are a critical resource for strategic materials, yet their characterization and processing remain complex. This study provides a comprehensive mineralogical, chemical, and geochemical analysis of an ionic clay sample from a South American source, integrating multiple characterization techniques, including XRD, SEM-EDX, XPS, ToF-SIMS, TIMA-X, EPMA, and LA-ICP-MS. The results confirm that kaolinite and micas dominate the matrix, with monazite identified as the primary REE-bearing mineral. Yttrium and heavy REEs are primarily hosted in clays, indicating the necessity of ion-exchange leaching for effective extraction. Liberation studies reveal that monazite is best liberated in finer fractions, suggesting a need for targeted pre-concentration strategies. Surface chemistry analyses demonstrate the presence of REEs as adsorbed species and inner-sphere complexes, supporting the use of selective leaching techniques. The study highlights the economic and environmental considerations of REE extraction from ionic clays and provides insights into optimizing recovery processes while mitigating environmental risks. These findings contribute to the growing body of research aimed at diversifying REE supply sources and improving sustainable extraction methods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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