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Enregistrement W2997572292 · doi:10.3390/min10010035

Thermal Disturbances in Permafrost Due to Open Pit Mining and Tailings Impoundment

2019· article· en· W2997572292 sur OpenAlexafffundabout
Ahmad Booshehrian, Richard Wan, Grant Su

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensCanadian Nuclear Safety CommissionUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Safety CommissionAreva
Mots-clésPermafrostTailingsImpervious surfaceGeologyExcavationGroundwaterMining engineeringEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper is concerned with thermal disturbances in continuous permafrost due to open pit mining and tailings impoundment in the cold regions of Northern Canada. Numerical simulations were conducted to investigate issues of thermal regime changes and permafrost degradation in both the short term and the long term in connection with the proposed Kiggavik project in Nunavut, Canada. The results of numerical simulations indicate that no open talik would form below the East Zone and Center Zone pits during the estimated mining and milling operation period of 14 years, although a thin thawed zone would develop surrounding the open pits. For the Main Zone pit where the excavation would break through permafrost, the open talik remains following an extended operation period of 25 years with a 5 to 30 m thawed zone along the pit side walls. In the long term, with a plausible climate change scenario of 5 °C increase in the mean annual ground surface temperature during the next 100 years, the permafrost surrounding the in-pit tailings management facilities (TMFs) would reduce greatly in about 500 years. However, an approximately 40 m thick permafrost layer would remain on the top of the TMFs, which is impervious and would prevent any tailings pore water from migrating upward to reach the ground surface.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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