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Enregistrement W258236792

Maturity of Jurisdictional Abandoned Mine Programs in Australia Based on Web-accessible Information

2014· book-chapter· en· W258236792 sur OpenAlexaboutno aff
Corinne Unger, Alex M. Lechner, Andrea Walton, Vanessa Glenn, Mansour Edraki, D. R. Mulligan

Notice bibliographique

RevueLincoln Repository (University of Lincoln) · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaturity (psychological)Transparency (behavior)SustainabilityRubricEnvironmental planningBusinessEngineeringEnvironmental resource managementGeographyPolitical scienceEcologyEnvironmental scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Australia, responsibility for abandoned mines can be unclear. With a few exceptions, state and territory governments have become responsible for abandoned mines on Crown land and private landholders are responsible for abandoned mines on freehold land. Abandoned mines pose risks and opportunities across the full suite of sustainability themes (environmental, human health and safety, socio-economic and community development) after mining ceases. \n \nAcross Australia, there are more than 50 000 abandoned mines recorded, ranging in size from individual shafts to large polluting open cut mines. Addressing the safety and environmental impacts of these sites, as well as the socio-economic development opportunities of significant rehabilitation projects, requires the implementation of effective policies and programs. Qualitatively defined graded scales or ‘rubrics’ have been used for many years in student assessment and increasingly in the performance assessment of other sectors (Davidson, 2005). While risk-based maturity models have been used for safety prioritisation (Westrum, 1993; Hudson, 2007; DRET, 2008; Hancock, 2010) and evaluation of organisational development (Esteves et al, 2010), this paper is the first to adapt maturity models for the evaluation of abandoned mine rehabilitation programs in Australia. \n \nIn this paper, we used indicators based on the national policy for abandoned mines to assess the maturity of abandoned mine programs. Fourteen elements of maturity were identified (Unger et al, 2012) under the five chapters of the national policy for abandoned mines (MCMPR and MCA, 2010). Jurisdictions were then evaluated and ranked on their maturity on the basis of information that was web-accessible. Information transparency of abandoned mines policies and programs is in itself one element of the maturity chart. Each jurisdiction in Australia was compared with one another and with a Canadian jurisdiction; the British Columbia (BC) Crown Contaminated Sites Program (CCSP), which represents leading practice (Unger, 2009; Unger et al, 2012). \n \nOur research found that in some jurisdictions in Australia there is little or no information on abandoned mine programs or individual abandoned mine sites on government websites, while other jurisdictions provided very detailed program information on planning, funding and implementation. Each jurisdiction in Australia, for which web-based information was available, had some elements where they were more mature than other Australian jurisdictions. For some elements, maturity ranked equivalent to the BC CCSP, but most Australian jurisdictions were less mature. There was only one element where a single Australian jurisdiction ranked higher than the BC program in maturity. Legacy mine policies, programs, priorities and funding information via departmental websites are easier to find in some jurisdictions, indicating progression toward greater transparency and more mature programs. A systematic approach to monitoring and evaluating abandoned mines programs is essential for accountability as it can demonstrate liability reduction over time and continual improvement. The maturity model approach can provide both a measure of progress over time as well as a tool to support the implementation of the national policy for abandoned mines (MCMPR and MCA, 2010).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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