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Enregistrement W7117467813 · doi:10.3390/su18010255

Global and Regional Gallium Recycling Potential and Opportunities: Based on Historical Material Flow Analysis

2025· article· en· W7117467813 sur OpenAlexaff
Lyushui Zuo, Zhuo Huang, Huiling Song, Gopal Achari, Pengwei He

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterial flow analysisGalliumMaterial flowScale (ratio)Flow (mathematics)Supply and demandScenario analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gallium plays a critical role in high-tech industries but faces supply risks. Improving the efficiency of recycling and utilization of secondary resources has become the most reasonable approach to addressing this. This study employs historical material flow analysis (2000–2019) to evaluate global and regional gallium recycling potential. The results indicate that gallium recycling remains underdeveloped, with three key opportunities identified: recycling gallium from primary production, new scraps, and old scraps. During 2000–2019, the cumulative amounts available from these sources were 239,760 tons, 3464 tons, and 955 tons, respectively, yet their recovery rates remain as low as 1.74%, 27.28%, and 0.84%, respectively. Regional analysis shows that the recycling potential and opportunities of gallium varies significantly across China, America, the EU, Japan, and the rest of the world. Current recycling technologies have shown potential for efficiently recovering gallium, but their economic viability relies on economies of scale and policy incentives.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,433

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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