MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416996424 · doi:10.1139/facets-2025-0052

Manganese ore systems: a Canadian perspective on a critical element in the transition to a sustainable green economy within North America

2025· article· en· W4416996424 sur OpenAlexaffvenueabout
N Rogers, Edward J. Matheson, Peir K. Pufahl, Bryan Way

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensQueen's UniversityCape Breton UniversityGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManganeseElement (criminal law)Production (economics)Lead (geology)TonnageMineral resource classificationPrecious metalComponent (thermodynamics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manganese is a critical metal for modern economic development. Over 85% of manganese is used in the production of steel, where, as a desulphurizing agent, it is an essential additive in all steelmaking, and as an alloying agent it makes a range of specialty steels. Additionally, it has significant uses in fertilizer, animal feed, rubber, glass, unleaded gasoline, ceramics, and paints. Currently over 80% of manganese ore comes from a few mines in Africa and Australia, but its production is facing two potential paradigm shifting developments over the next decade: the potential extraction of manganese nodules from the ocean floor; and within the transition to a green economy as a component for electric vehicle batteries. Herein we present the first national inventory of Canada’s manganese occurrences in 90 years. While Canada has no current production, it does contain many occurrences, though most are too small to be viable operations. Presently, the deposits most suitable for mining are in the Woodstock area, New Brunswick. Not only are these relatively large tonnage and high grade, but their mineral composition also makes them more suitable for electric vehicle batteries than most currently mined manganese ore or, potentially in the future, from seafloor mining of manganese nodules.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,960

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFACETSMême sujetExtraction and Separation ProcessesTravaux en français237 207