Mining and the Sustainable Development Goals: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
193 United Nations members are signatories of the 17 Sustainable Development Goals (SDGs). Even though it does not make it legally binding to the country members, the SDGs establishment incites national and managerial frameworks to achieve the SDGs. The mining industry inserts itself in this context by its global presence and frequent location within ecologically sensitive and less developed areas. This paper aims to consolidate the state of academic research on mining, sustainability and sustainable development, by organizing the results of previous studies within a systematic review on the SDGs set. To do so, the ISI Web of Science TM Core Collection database was chosen as a database of record, as it is one of the most widespread databases of academic journals. We have used all years available in the ISI database, from 1945 to 2016 (for complete years). The systematic review process comprised of five steps: (i) to search terms [(“sustainability” or “sustainable development”) and mining] on the database and to apply filters of criteria; (ii) organizing papers; (iii) metrics and relations between papers and authors; (iv) classification of the results through content analysis techniques; and (v) synthesis. The results were divided in two groups: the highly cited and the most recent papers, to include papers that have academic impact and those which show the newest contributions to the field. The results showed that, in spite of a growing amount of publications in the past years that relates to mining and sustainability, the main focus of these publications are still on the environmental dimensions of the UN goals. This suggests that more practical and academic work in the mining sector are required to fill in the blank spaces regarding the other set of goals that compose the SDGs framework.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».