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Enregistrement W2881382569 · doi:10.36487/acg_repo/963_17

Integrated Waste Management Strategy

2009· article· en· W2881382569 sur OpenAlexaboutno aff
Sue Longo, K Clarke-Whistler, Frank Palkovits

Notice bibliographique

RevuePaste/˜Pœaste · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsSituatedBusinessRobustness (evolution)Environmental economicsEnvironmental planningRisk analysis (engineering)Computer scienceEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mining operations conducted in Northern Ontario are generally considered to be among the richest deposits in the world. This extensive area includes multiple active mines, smelters, and refineries. A number of active waste dumps for tailings, slag, and waste rock also exist. It has been recognised that if current market conditions continue, and if the new reserve estimations are accurate, mining in this area could potentially continue for an additional 50 years. Operational difficulties for the organisations operating in this area arise from the fact that the mining operations are situated in some cases within the city limits and, in fact, also dominate a number of small communities around the mine sites. These organisations face a number of increasing regulatory and social demands which are a driving force behind many of the operational changes taking place within the mining community today. Rapidly, an environmentally conscious mining operation is becoming the norm. A solution to satisfying these escalating demands is the development and application of an integrated waste management strategy. Integrated waste management is a system in which the technical, environmental, social, economic, and risk aspects of the operation are studied. Following this a comparative analysis is conducted which balances the socio-economic benefits achieved with the organisation’s overall operating strategy. The integrated waste management strategy is ranked and scored using a ‘base case’ model. Multiple alternatives and suggestions are then made against established criteria in a number of categories. Sensitivity analyses are also established to determine the robustness of the trade-offs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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