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Enregistrement W3080290262 · doi:10.11606/t.3.2020.tde-24082020-092546

Proactive management of the economic and environmental impacts of a proposed oil sands mine in Nigeria from the pre-mining phase.

2020· dissertation· en· W3080290262 sur OpenAlexfundno aff
Adeyinka O. Omotehinse

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationU.S. Geological SurveyAustralasian Institute of Mining and MetallurgyMilwaukee Metropolitan Sewerage DistrictCanadian Institute of Mining, Metallurgy and Petroleum
Mots-clésLicenseOil sandsNatural resourceAsphaltResource (disambiguation)Environmental resource managementEnvironmental planningBusinessMining industryNatural resource economicsEnvironmental scienceEngineeringMining engineeringGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mining industry may have adverse impacts on the environment, ecosystems, ecosystem services and the society, all of which are essential to human well-being.The industry has understood that obtaining a formal license to operate from governments, meeting regulatory requirements is no longer enough, and in order to reduce risks for the stakeholders, a social license to operate needs to be obtained.Although impact of mining activities is experienced throughout the life of mine, pre-mining phase was considered in this research because it determines the relationship of the mining industries with the community.Despite the vast abundance of oil sands resources in Nigeria, an economic analysis is yet to be carried out to evaluate the feasibility of a mining operation at different production scales.Most importantly, this resource is associated with natural contamination referred to as bituminous natural effects.Therefore, mining is not only perceived to be an opportunity for both social-economic improvement by the local communities but also as an efficient approach to reduce exposure to bitumen fumes.To address these issues, this research aimed to carry out a pro-active study on some oil sands deposit communities in Nigeria.The methodology used include appraisal of questionnaire to the communities involved, applying an existing methodology of ecosystem services to the oil sands deposits located in Ondo State, Nigeria, modelling of the oil sands resource considering three mining scenarios taking into account synthetic crude oil, bitumen and tar production.A preliminary economic assessment and a sensitivity analysis was also carried out for three different production scales.The results of the research include an evaluation of the social license to operate locally; assessment of the impacts of pre-mining activities on the ecosystem services; and a preliminary economic assessment of three types of oil sands mining operations.The conclusions indicate that the challenges faced by a mining company can be managed if proper measures are taken and if the mining company communicates transparently with the community; in addition mining is perceived as a practical solution to the bituminous natural effects.Also, the ecosystem service assessment was proven to be an appropriate approach for mitigating impacts of pre-mining activities on ecosystem services.There will be opportunities for a public policy with minimum price guarantee so that small-scale mining of oil sands will be able to operate profitably and will help to solve the regional problem of untarred/unpaved roads.This will bring both economic and environmental benefits to both the local communities and the Nigerian government and it can represent an important driver for transformation to sustainability in the region.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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