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Enregistrement W2916206815 · doi:10.1080/10807039.2019.1576026

Risks and costs to human health of sulfide-ore mining near the Boundary Waters Canoe Area Wilderness

2019· article· en· W2916206815 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Pearson, John Ipsen, Steven C. Sutherland, Kristan Wegerson, Emily Onello

Notice bibliographique

RevueHuman and Ecological Risk Assessment An International Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildernessWatershedWater qualityNational parkGeographyEnvironmental protectionEnvironmental planningNatural resource economicsWater resource managementEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sulfide-ore copper nickel (SOCN) mining is being considered in water-rich Minnesota. Given pollution resulting from SOCN mining elsewhere, careful scrutiny is necessary examining the risks associated. Health considerations of mining within the Rainy River Watershed, the geographic region at the headwaters of the Boundary Waters Canoe Area Wilderness (BWCAW), Ontario’s Quetico Park (Quetico), and Voyageurs National Park (VNP) are examined. This discussion considers toxins released from SOCN mining, examines data regarding degradation of water quality and deleterious environmental impact from SOCN mining elsewhere, considers the most vulnerable populations, and recognizes the broader effects to public health as well as benefits of existing wilderness. Recent federal decisions to reinstate mineral leases and abort the environmental assessment process have placed this unique and irreplaceable region of our country at substantial risk. The overall health and wellness of this region will very likely be negatively affected by SOCN mining, and economic costs will predictably outweigh benefits. In addition, negative impacts on water, fish and wild rice will likely degrade nutritional and tribal resources resulting in violation of usufructuary rights of tribal communities.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,014
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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