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Enregistrement W3135786173 · doi:10.4267/dechets-sciences-techniques.111

Recommandations sur l’utilisation des outils de prédiction du drainage minier acide

2014· article· en· W3135786173 sur OpenAlexafffund
Hassan Bouzahzah, Mostafa Benzaazoua, Bruno Bussière, Benoît Plante

Notice bibliographique

RevueEnvironnement Ingénierie & Développement · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsDictionAcid mine drainageSulfurChemistryHumanitiesEnvironmental scienceForestryMineralogyEnvironmental chemistryGeographyArtPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sulphidic tailings subjected to the atmospheric water and oxygen action may generate acid mine drainage (AMD). AMD is due to the oxidation of sulphide minerals they contain in the absence of a neutralizing potential. The effluents related to AMD are acidic, metal loaded and are often harmful towards the surrounding environments. A reliable prediction of this phenomenon to preserve the environment is of great importance as it is able to impact the costs and the ways to restore mines sites. The most frequently tools used for AMD prediction are static tests and kinetic tests when the first provide uncertain prediction results. AMD perdition tests are available in several versions whose protocols are quite divergent. Also, there is no guide orientating users in their choice. Thus, the objective of this review paper is to give clear recommendations to help choosing among either static and kinetic tests for AMD prediction based on tailings intrinsic characteristics (for static tests) and on the objectives of the study (for kinetic assays). Les rejets miniers sulfurés soumis à l’action de l’eau et de l’oxygène atmosphériques sont susceptibles de générer du drainage minier acide (DMA) suite à l’oxydation des minéraux sulfurés qu’ils contiennent, en l’absence d’un potentiel neutralisant. Les effluents acides liés au DMA peuvent être chargés en métaux et sont dommageables à l’environnement. Une prédiction fiable de ce phénomène est d’une grande importance car elle est capable de déterminer les coûts et la manière de restaurer les sites miniers pour préserver l’environnement. Les outils usuellement utilisés pour la prédiction du DMA sont les tests statiques dans un premier temps et les essais cinétiques quand les premiers livrent une prédiction incertaine. Ces outils sont nombreux, leurs protocoles sont assez distincts et il n’existe aucun guide pour orienter l’utilisateur dans leur choix. Ainsi, ce papier se fixe l’objectif de présenter des recommandations pour orienter le choix parmi les tests statiques et et les essais cinétiques. Ces outils sont utilisés par l’industrie minière pour la prédiction du DMA en se basant sur les caractéristiques intrinsèques des rejets miniers (tests statiques) et des objectifs de l’étude (essais cinétiques).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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