Simulating Environmental Impacts Based On The Example Of Roşia Montană
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the challenges of modern terrain modelling methods is to incorporate non-existing, planned features in the output. Remote sensing based solutions can only detect structures and shapes that are already present in the environment. In order to assess the impacts of a planned development on the surrounding landscape properly it is inevitable to solve this issue. In addition to the environmental, social and economic consequences, mining activities, especially open cast mining will also leave significant scars on the landscape. These can not only have a visual effect but also impact local weather conditions by changing winds, precipitation patterns. The current paper demonstrates a collection of methods and techniques able to cope with the various challenges that arise when modelling the landscape impacts of such developments. The experiments were performed in the area of Roşia Montană, where a Canadian company plans to create the largest open cast gold mine in Europe. The results of the terrain modelling process allow for the quantification of the estimated impacts on the terrain and the land cover of the area caused by the mining project. The presented methodology and visualisation tools can also facilitate the decision support mechanisms making the communication ‘more understandable’ amongst stakeholders; information meetings and public hearings involving organizing groups at any level. Obtaining the results required the development of several unconventional techniques especially in terrain modelling and visual landscape simulation, involving the combination of sometimes very different base methods.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».