Sustainable transformation of rare earth metals value chain for dual-use technologies
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
Rare earth metals (REMs), including lanthanides, scandium, and yttrium, are crucial for civilian and defense applications owing to their superior magnetic, optical, and catalytic properties. Their strategic importance extends to clean energy, electric vehicles, corrosion protection, agriculture, catalysis, and advanced weaponry. Although abundant in Earth’s crust, rare earth elements (REEs) are geologically dispersed and economically challenging to extract owing to similar ionic properties, creating supply chain risk largely attributed to China’s refinery capacity. In this review, we analyze the entire REM value chain, including classification, global distribution, mining, mineral processing, beneficiation (physical and chemical), leaching, and separation and purification, along with their high-performance applications. The geopolitical impact, market pressures, and processing complexities, including environmental hazards, purity management, and scale-up, are also discussed within the context of international policy responses. In response, strategies such as green metallurgy, closed-loop recycling, and green extraction techniques have been proposed to reduce environmental impact and supply vulnerability. A dual-use perspective is adopted, linking REEs 4f-driven properties to essential roles in both advanced civilian industries and defense technologies. Future pathways such as AI-enabled separation, digital tracking, and circular economy models are identified as routes to resilient and sustainable supply chains. By fostering innovation, diversification, and recycling, nations can reduce reliance on limited suppliers while meeting rising demand, thereby supporting sustainable growth and national security.
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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