The Nordic Supply Potential of Critical Metals and Minerals for a Green Energy Transition
Notice bibliographique
Résumé
A new report from Nordic Innovation shows that the Nordics have a large and untapped potential as a sustainable supplier of the raw materials the world needs to become a low-carbon emission society. The green energy transition is crucial to achieve the climate goals, and it involves a transition from non-renewables to renewables-based production, storage, transmission and use of energy. At the same time, we see an increased need for minerals that are crucial in the production of most of the technologies that are central in achieving this transition, like batteries and windmills. Today, there are not enough raw materials available to meet the basic demands needed to implement the world’s climate action plan. The EU has defined certain raw materials, which are important for the economy and associated with supply risks, as critical raw materials (CRM). In addition to the fact that the Green Energy Transition is dependent on several CRMs, these raw materials are also used in existing industries and technologies, which entails fierce competition for them. We also know now that todays’ extraction and the current and forecasted recycling of CRM is not able to meet the total demand of transition to a low-carbon society and to mitigate climate change. For example, International Energy Agency (IEA) forecasts that the global demand for lithium and graphite, which are among of the most important raw materials for electric car batteries, will probably be 40 times higher by 2040 if the world is to reach its climate goals. Even complete recycling of used car batteries will only cover 10 % of the demand for minerals such as copper, nickel, lithium and cobalt, according to the IEA forecast. The new report shows that the Nordics has a major potential in their bedrock to provide a secure supply of almost the full range of metals and minerals needed for the Green Energy Transition. In mineral-richness, the Nordic bedrock can be compared with the most mineral-rich areas of the world, such as Canada, the USA, Brazil and Australia. The mineral deposits represent an unexploited economic potential in our region; we already have the mining experience and technology, and knowledge about unexplored raw materials could give better utilization of and added value to existing mining operations and to our industries. The publication is part of the program Sustainable Minerals by Nordic Innovation. Geological Survey of Finland, Geological Survey of Sweden, Geological Survey of Denmark and Greenland, Ministry of Mineral Resources of the Government of Greenland, Geological Survey of Norway, Norwegian Directorate of Mining, Reykjavik University, and National Energy Authority of Iceland are responsible for its content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».