Historical Trends in Base Metal Mining: Backcasting to Understand the Sustainability of Mining
Notice bibliographique
Résumé
base metal mining sector has been and continues to remain an important endeavour in many parts of the world. mining of copper, lead-zinc-silver and nickel has led to social and economic development but has also left significant and sometimes lasting environmental impacts. Metal mining is widely perceived to be unsustainable, often without question, since it is drawing down natural capital (ie. stock) - despite the productive output of mines now being considerably larger than at any time in history. What has underpinned this paradox ? and what are the long term trends in base metal mining ? and how can this knowledge be used to understand the current position and future challenges of base metal mining ? This paper will present long-term data on trends in base metal mining such as production, ore grades and economic resources, focussing on major mining countries such as Australia, Canada and the United States. By looking back to history, or 'backcasting' in sustainability language, we can better understand the historical challenges, patterns or factors that have shaped the base metal mining industry. This then helps us to understand the current and future challenges facing the base metals sector of the global mining industry. An oft-quoted saying for peak oil pundits is that of Saudi's former Oil Minister Ahmed Zaki Yamani: The Stone Age came to an end not for the lack of stones and the oil age will end, but not for the lack of oil. Will the base metals mining sector go the same way ? That is, what has been the success rate for new technology, exploration, economics or perhaps environmental aspects which may constrain the sector or, conversely, help it to flourish ? This paper presents a unique insight into base metals over time, and provides a range of valuable but rarely compiled historical data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».