Abandoned artisanal gold mines in the Brazilian Amazon: A legacy of mercury pollution
Notice bibliographique
Résumé
The modern gold rush in the Brazilian Amazon attracted millions of people to become artisanal miners in order to escape complete social marginalization. The rudimentary nature of artisanal mining activities often generates a legacy of extensive environmental degradation,both during operations and well after mining activities have ceased. One of the most significant environmental impacts is derived from the use of mercury (Hg), which is illegal for use in gold amalgamation in Brazil, but continues to be the preferred method employed by artisanal gold miners. The general population is unaware of the capricious nature of mercury and artisanal mining activities. Moreover, individuals in positions of political or economic infiuence tend to be negatively biased towards artisanal mining and government policies do not effectively address the realities of these activities. Affected communities have consequently been ignored,and mistrust towards outside parties is high. Not surprisingly, miners are suspicious of and unlikely to employ externally derived solutions to reduce mercury emissions. This article reviews the use of mercury in artisanal mining and highlights the role miners, governments and non‐governmental organizations (NGOs) have played in communicating facts, perpetuating myths and deriving solutions for mercury pollution. This article also raises some key concerns that must be addressed to understand the behaviour of mercury in the environment and identifies solutions for problems facing communities where artisanal gold mining operations have been abandoned.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».