Notice bibliographique
Résumé
This article reviews information recently available from existing marine and coastal mining for responses to environmental issues affecting marine mining at different depths. It is particularly but not exclusively concerned with those issues affecting seabed biodiversity impact and recovery. Much information has been gathered in the past 10 years from shallow mining operations for construction aggregate, diamonds, and gold, from coastal mines discharging tailings to shallow and deep water, and from experimental deep mining tests. The responses to issues identified are summarized in a series of eight tables intended to facilitate site-specific consideration. Since impacts can spread widely in the surface mixing layer SML, and can affect the biologically productive euphotic zone, the main issues considered arise from the depth of mining relative to the SML of the sea. Where mining is below the SML, the issue is whether it is environmentally better to bring the extraction products to the surface vessel for processing (and waste discharge), or to process the extraction products as much as possible on the seabed. Responses to the issues need to be site-specific, and dependent on adequate preoperational environmental impact and recovery prediction. For deep tailings disposal from a surface vessel, there are four important environmental unknowns: (1) the possible growth of “marine snow” (bacterial flocs) utilizing the enormous quantities of fine tailings particles (hundreds or thousands of metric tons per day) as nuclei for growth, (2) the possibility that local keystone plankton and nekton species may migrate diurnally down to and beyond the depth of deep discharge and hence be subjected to tailings impact at depth, (3) the burrow-up capability of deep benthos and their ability to survive high rates of tailings deposition, and (4) the pattern and rate of dispersion of a tailings density current through the deep water column from discharge point to seabed. Actions to obtain relevant information in general and site-specifically are suggested.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».