Using sustainable development indicators (SDIs) for sustainability assessment of surface mining operations in the oil sands projects: applicability, usefulness and cost
Notice bibliographique
Résumé
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,
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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 | 0,019 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».