Ten years later: The progress and future of integrating sustainable principles, practices, and metrics into remediation projects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2009, the Sustainable Remediation Forum released a white paper entitled “Integrating sustainable principles, practices, and metrics into remediation projects” (Ellis & Hadley, 2009, Remediation, 19, pp. 5–114). Sustainable remediation was a relatively new concept, and the white paper explored a range of approaches on how sustainability could be integrated into traditional remediation projects. This paper revisits the 2009 white paper, providing an overview of the early days of the evolving sustainable remediation practice and an assessment of the progress of sustainable remediation over the last 10 years with a primary focus on the United States. The current state of the sustainable remediation practice includes published literature, current practices and resources, applications, room for improvement, international progress, the virtuous cycle that applying sustainable remediation creates, and the status of the objectives cited in the 2009 white paper. Over the last decade, several sustainable remediation frontiers have emerged that will likely be a focus in advancing the practice. These frontiers include climate change and resiliency, weighting and valuation to help better consolidate different sustainable remediation metrics, programmatic implementation, and better integration of the societal impacts of sustainable remediation. Finally, as was the case for the 2009 white paper, this paper explores how sustainable remediation may evolve over the next 10 years and focuses on the events and drivers that can be significant in the pace of further development of the practice. The events and drivers include transformation impacts, societal influences, and the continued development of new technologies, approaches, and tools by remediation practitioners. The remediation industry has made significant progress in developing the practice of sustainable remediation and has implemented it successfully into hundreds of projects. While progress has been significant, an opportunity exists to implement the tenets of sustainable remediation on many more projects and explore new frontiers to help improve the communication, integration, and derived benefits from implementing sustainable remediation into future remediation projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».