Panorama national du niobium entre les années 2010 à 2014
Bibliographic record
Abstract
L’exploitation minière est l’activité d’extraction d’un bien minéral de la croûte terrestre. Niobium (Nb) est l’élément n ° 41 dans le tableau périodique des éléments chimiques, tels que le métal de transition, avec son degré de dureté sur l’échelle mohs égale à 6. Les principaux produits niobium d’intérêt industriel sont actuellement le ferroniobium, les alliages de vide à base de pentoxide niobium et le niobium métallique. Le Brésil est le détenteur des plus grandes réserves minérales et est en tête du marché lorsqu’il parle de Niobium, actuellement ses réserves sont estimées à environ 842.460,00 tonnes avec une teneur moyenne de 0,73% de Nb2O5. Avec l’ajout de nouvelles politiques et de renouvellements de contrats, le Brésil a consolidé sa position sur le marché international, ayant comme principaux consommateurs les États-Unis, le Japon, la Hollande, la Chine, l’Allemagne, le Canada, la Corée du Sud, la Russie et le Royaume-Uni. La hausse du prix du pétrole entre 2003 et juillet 2008 a permis de nouveaux projets d’exploration et le maintien de lignes de transmission désactivées, ce qui a nécessité une plus grande production de tuyaux d’acier résistants à la chaleur et à des températures basses, ce qui a stimulé les investissements dans de nouvelles études sur l’utilisation de substances qui répondaient à la demande. , augmentant ainsi le marché intérieur de Niobium.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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".