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Enregistrement W2936933705 · doi:10.36487/acg_rep/1905_0.2_brown

What are the real risks for tailings facilities?

2019· article· en· W2936933705 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsComputer scienceEnvironmental scienceRisk analysis (engineering)BusinessMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The movement towards risk-based design and operation of tailings storage facilities (TSFs) has taken place over the last few decades. The establishment of the consequence of failure of a facility is used to determine the design criteria to be used in its design. These criteria generally set the acceptable return periods for seismic and hydrologic events that the facility must accommodate. In addition, there are generally several levels of risk assessment of the design carried out to highlight technical risks that require particular attention and controls to manage. These are usually addressed in the design phase of project development. Despite this focus on technical risk assessment at the design phases of the development of a TSF, there is still a significant number of failures occurring every year. In recent times, there have been a number of high profile TSF failures in facilities owned by major mining houses and/or located in highly regulated, first world countries. In almost every case, the investigations into the failures have been carried out by high profile, internationally recognised geotechnical engineers who have identified the technical reasons for the failure. In many cases, it has been shown that the root causes of the failures have been a failure in governance, capital constraints, change management, independent reviews, construction supervision, operation, etc. The investigation of failures and reports to the public are almost exclusively focused on the technical cause with much less focus on what is often the underlying root cause. A number of international mining industry groups have recognised the lack of effective governance as being a major risk that could lead to TSF failures. The Mining Association of Canada (MAC) and the International Council on Mining and Metals (ICMM) are two examples. In this paper, the various methods for risk assessment and management are described. Non-technical risks that arise in the design and operation of TSFs are discussed and importance of good governance and continuity of its application during the full lifecycle of the facilities is emphasised.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0100,014
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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