Multi-criteria Decision Analysis Approach to Mine Closure Planning - A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
As mining and environmental regulations continue to get tighter on mine closure and reclamation, the choice of an optimal post mining land use becomes critical if mining companies are to continue enjoying the peaceful co-existence they have with their local communities. In this study, possible mine closure alternatives have been identified as suitable for the Salman south pit of Adamus Resources Limited in the Western Region of Ghana. These alternatives are: arable farm land; timber production; shrubs and native forestation; aquaculture; water reservoir; land fill; and recreational site (park). Effective consideration has been given to the identified technical, environmental, economic, and social criteria to assist in the determination of the optimal choice among the identified suitable closure alternatives. Using the Preference Ranking Organisation Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) technique of multi-criteria decision analysis, it was observed from the results that arable farmland was the most preferred choice followed very closely by timber production. Others like aquaculture, recreational site (park), shrubs and native forestation, water reservoir, and landfill followed in a decreasing order. In order to satisfy all the various stakeholders in the mine closure process, it is therefore recommended that arable farmland and/or timber production be adopted as the optimal post mining land use for the study area.
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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 | 0,000 |
| 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 ».