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Enregistrement W3010817093 · doi:10.3390/su12062471

Assessment of the Possible Reuse of Extractive Waste Coming from Abandoned Mine Sites: Case Study in Gorno, Italy

2020· article· en· W3010817093 sur OpenAlexfundno aff
Neha Mehta, Giovanna Antonella Dino, Iride Passarella, Franco Ajmone-Marsan, Piergiorgio Rossetti, Domenico Antonio De Luca

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 People: Marie-Curie ActionsH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversità degli Studi di TorinoEuropean CommissionQueen's UniversityQueen's University BelfastHorizon 2020 Framework ProgrammeUK Research and InnovationPolitecnico di Torino
Mots-clésTailingsEnvironmental scienceWaste managementRaw materialReusePopulationMining engineeringGeologyEngineeringChemistryMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supply of resources, a growing population, and environmental pollution are some of the main challenges facing the contemporary world. The rapid development of mining activities has produced huge amounts of waste. This waste, found in abandoned mine sites, provides the potential opportunity of extracting raw material. The current study, therefore, focuses on testing the validation of a shared methodology to recover extractive waste from abandoned mines, and applies this methodology to a case study in Gorno, northwest Italy. The methods focused on: (1) analyzing the impact of tailings and fine fraction of waste rock (<2 mm) on plants (Cress - Lepidium Sativum) to assess usability of both as soil additive, and (2) recovering raw materials from tailings and coarse fraction (>2 mm) of waste rock, by means of dressing methods like wet shaking table and froth flotation. The results indicated that the fine fraction of waste rock and tailings did not have detrimental effects on seed germination; however, there was marked decrease in plant growth. As for the recovery of raw materials, the coarse waste rock samples, crushed to <0.5 mm, produced a recovery of Cd, Ga, and Zn—as much as 66%, 56%, and 64%, respectively—using the wet shaking table. The same samples when crushed to 0.063–0.16 mm and used for froth flotation produced a recovery of Cd, Ga, and Zn of up to 61%, 72%, and 47%, respectively. The flotation experiment on tailings showed a recovery of Cd, Ga and Zn at pH 7 of 33%, 6% and 29% respectively. The present investigation highlights the methodologies used for extracting raw materials from extractive waste.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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