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Enregistrement W2951677188 · doi:10.1139/er-2018-0116

Revue de la réglementation sur la valorisation des résidus miniers hors site au Québec

2019· article· fr· W2951677188 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie Tardif-Drolet, Li Li, Thomas Pabst, Gérald J. Zagury, Raphaël Mermillod-Blondin, Thomas Genty

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensAgnico Eagle (Canada)Université du Québec en Abitibi-TémiscaminguePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryValorisationPolitical scienceArtGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les exploitations minières produisent chaque année des quantités considérables de résidus miniers sous forme de roches stériles et de résidus de l’usine de traitement. Déposés usuellement en surface, ces résidus miniers représentent des sources potentielles d’instabilités géotechniques et géochimiques, voire sources de contaminants à l’eau en surface et en souterrain, et par le fait même, de risques environnementaux. La valorisation des résidus miniers pourrait permettre de diminuer la quantité de ces résidus entreposés à la surface et conséquemment le coût de gestion et de restauration, l’empreinte environnementale et les risques environnementaux associés aux empilements. La valorisation des matières résiduelles est devenue une avenue de plus en plus pratiquée dans le monde entier. Beaucoup de technologies ont été développées et publiées depuis ces dernières années. En revanche, il y a eu très peu de travaux sur l’encadrement légal de l’utilisation des résidus miniers. Les législateurs ont souvent des points de vue et des préoccupations très différents de ceux des promoteurs de la valorisation des rejets miniers. Dans cet article, on présente les lois, règlements et normes applicables qui encadrent la valorisation des résidus miniers au Québec, ainsi que des analyses, des discussions et des recommandations, qui peuvent servir de guide tant pour les promoteurs de projet de valorisation que pour les agences gouvernementales québécoises.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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