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Enregistrement W2987836460 · doi:10.1080/13504509.2019.1684397

Environmental sustainability, decision-making, and management for mineral development in the Canadian Arctic

2019· article· en· W2987836460 sur OpenAlexaffabout
Benjamin C. Collins, Mustafa Kumral

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development & World Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticThrivingSustainabilityEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental planningClimate changeEnvironmental degradationEnvironmental Sustainability IndexSustainable developmentNatural resource economicsEnvironmental scienceEconomicsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Arctic is a complex and fragile region which is currently experiencing unprecedented environmental degradation due to climate change. The effects of climate change on the Canadian Arctic is just one example where we’re seeing the decline of ecosystems and socio-culture-environmental traditions. Mineral development in this already fragile ecosystem is indeed a contentious and high-risk endeavour. However, mining is currently one of the few industries and economic development opportunities in the Canadian Arctic, which is one of the poorest regions in Canada. Unfortunately, mining struggles to achieve environmental sustainability due to mineral development’s inherent trade-off of short-term economic gains for long-term environmental impacts. Local communities are usually left with trying to find this balance. This paper analyzes how we can apply decision-making techniques and environmental management tools for the Canadian Arctic’s mining industry to promote better environmental sustainability, understanding of environmental-economic trade-offs, and community involvement. Specific decision-making methodologies and management tools are analyzed to develop, discuss, and explore their application for the Canadian Arctic. This paper concludes with a framework that brings together the analyzed methods and Arctic specificities; to prioritize environmental issues and to ensure long-term thriving communities in the Arctic.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0120,008
Communication savante0,0120,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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