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Enregistrement W2812993029 · doi:10.5539/jas.v10n8p426

Impact Assessment From Coal Mining Area in Southern Brazil

2018· article· en· W2812993029 sur OpenAlexvenueno aff
Monique Bohora Schlickmann, Jaqueline Beatriz Brixner Dreyer, Fabio R. Spiazzi, Francielle S. Vieira, Bruno Tayar Marinho do Nascimento, Edilane Rocha Nicoleite, Maria Raquel Kanieski, Edilaine Duarte, Chaiane Rodrigues Schneider, Jéssica Thalheimer de Aguiar

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade do Estado de Santa CatarinaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCoal miningCoalEnvironmental scienceEnvironmental impact assessmentPollutionExcavationMining engineeringStructural basinCoal basinEnvironmental planningWater resource managementEnvironmental resource managementGeographyGeologyArchaeologyLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mining activity is highly environmental impacting, being the excavation process and waste sterile rejects crowding the main pollution sources. The Santa Catarina Coal Basin has great importance, considering that contains 4.3 billions tons of coal (13% of the Brazilian reserve) and 6.400 hectares of degraded area. That way, the study objective was to characterize and identify the ambient impacts derivated from coal mining activities, at the Sideropolis city, SC. The base method used to evaluate was The Leopold matrix which adaptations were made according to a qualitative attribute weighting matrix to verify the significance of impacts. The interaction between two actions of the enterprise and 11 generated environmental impacts was analysed according to the attributes of frequency, extension, duration, direction and degree, both in the physical and anthropic environments. All impacts had a negative direction, where the most striking activity was the opening of the cava, which, when forming the acidic lagoon, changes the surface water quality, being described as of great importance. Therefore, recognizing the principal environment problems could help on strategies to accomplish the recovery requirements of degraded areas on this area.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,301
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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