Prospección de Tierras Raras ¿Una alternativa de los minerales estratégicos en México?
Bibliographic record
Abstract
El Servicio Geologico Mexicano (SGM), a traves de la Direccion de Minerales Estrategicos, atendiendo los programas y proyectos del Programa de Desarrollo Minero del Gobierno Federal, implementa y desarrolla los trabajos exploratorios relacionados a la prospeccion y exploracion de los elementos de Tierras Raras (Escandio, Itrio, Lantano, Cerio, Praseodimio, Neodimio, Prometio, Samario, Europio, Gadolinio, Terbio, Disprosio, Holmio, Erbio, Tulio, Iterbio, Lutecio) y minerales asociados en el territorio nacional, con lo que se pretende revisar el potencial geologico de Mexico y que pueda figurar entre los paises productores de estos elementos estrategicos. Lo anterior deriva de la amplia demanda global de las Tierras Raras, que se ha incrementado significativamente durante decadas recientes, dadas sus aplicaciones cruciales en partes integrales de la tecnologia moderna, incluyendo usos en aleaciones, imanes, baterias y vidrio, como en la manufactura de computadoras, imanes, laser, pantallas y en la refinacion de petroleo como catalizadores. La sociedad debe saber que estos elementos estan a nuestro alrededor, no solo en la naturaleza sino en nuestra vida cotidiana, y estan presentes en cada vehiculo, computadora, smartphone, lampara fluorescente de bajo consumo de energia y TV a color; asi como en laser, lentes, ceramica y demas. Sus aplicaciones cientificas van desde la comprension de la procedencia de los magmas, rocas y sedimentos, hasta el estudio de estructuras corporales, tal es el caso de los estudios con la resonancia magnetica. Los depositos de Tierras Raras en rocas igneas principalmente (carbonatitas, rocas alcalinas, peralcalinas, pegmatitas, etc.), distribuidos en paises como China, Australia, Rusia, E.U., Canada, Brasil, entre otros, han jugado un papel importante en la creciente ofertademanda industrial desde los anos sesenta, donde se han obtenido minerales economico
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".