Using geographic information systems to make transparent and weighted decisions on pit development: incorporation of interactive economic, environmental, and social factors
Notice bibliographique
Résumé
A geographic information systems platform with an analytical hierarchy process was employed to rank the importance of different economic, environmental, and social factors involved in choosing the location of an open-pit operation within a small county in the province of Ontario, Canada. Weighted environmental (hydraulic conductivity, soil types, slope, and elevation) and social (distance from population zones) overlays were combined and then compared against a map of potential sources of sand and gravel deposits (economic factor) to locate the most ideal location for a pit. This resulted in the delineation of four ideal locations for the operation in the north of the county. Here, permeability values are low and there are no major population centres. The decision-making tool developed here has the ability to adapt to changing social and (or) environmental criteria and could greatly improve transparency in natural resource management decisions. The largest limitation to this decision-making tool is that it treats all water sources as equal. As research continues to identify different ecosystem services (i.e., acid neutralization, low contamination source waters, and high biological diversity) for different types of waterways, a ranking scheme could be added along the lines of high versus low conservation priorities for nonrenewable freshwater lake and river resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».