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Enregistrement W1995313449 · doi:10.2495/esus130051

Using sustainable development indicators (SDIs) for sustainability assessment of surface mining operations in the oil sands projects: applicability, usefulness and cost

2013· article· en· W1995313449 sur OpenAlexaffabout
César A. Poveda, Michael Lipsett

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on ecology and the environment · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySustainable developmentBusinessWork (physics)Environmental resource managementOil sandsPetroleum industryBenchmark (surveying)Investment (military)Environmental economicsEnvironmental planningProcess managementComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringGeographyEconomicsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable development indicators (SDIs) can be found within currentlyexisting approaches, strategies, models, appraisals, and methodologies for environmental and sustainability assessment.Conceptually, the design and implementation of SDIs brings together different stakeholders towards finding the balance among economic, social, and environmental development; however, questions surround SDIs for the assessment of sustainability of projects (e.g.surface mining operations) or industries (e.g. oil and gas) for which the development of SDIs still is in its infancy: (1) Do the SDIs properly align theory with practice?; (2) Do the SDIs meet their intent?; and (3) Can the stakeholders and project proponents afford the implementation of SDIs?Individual efforts have been made to establish a set of SDIs by companies developing projects; and regulatory systems (in some way predecessors of SDIs) require certain levels of investment to meet a minimum level of performance, particularly on environmental grounds.But large industrial projects (such as oil sands projects, which include surface mining operations) do not have a comprehensive set of SDIs to benchmark sustainable performance and/or measure sustainable development.Questions remain regarding the rate at which extractive industry companies align with more sustainable practices, whether it is the applicability of SDIs, their degree of usefulness, or the costs of development and implementation of SDIs, or other factors.The present work analyzes the development and implementation of SDIs in surface mining operations for oil sands projects, highlights the benefits of using SDIs, proposes an alternative framework for SDI in the Canadian oil sands industry, and offers Energy and Sustainability IV 55 www.witpress.com,

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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