Siting a centralised processing centre for artisanal and small-scale mining - a spatial multi-criteria approach
Notice bibliographique
Résumé
Artisanal and small-scale mining is one of the global phenomena that is a threat to environmental health and safety. There are ambiguities in the manner in which an ore-processing facility operates. These ambiguities can cause environmental problems and hinder the mining capacity of these miners in Ghana. The vast majority of attempts to address these problems through the establishments of centralised processing centres have failed, with only a handful of successes. This research sought to use an established data-driven, geographic information based system to locate a centralised gold processing facility within the Wassa Amenfi-Prestea Mining Area in the Western region of Ghana. The study was designed to first determine the relevant factors that should be considered in the decision-making process for locating a centralised ore-processing facility. Secondly, it sought to implement the identified factors in a case study by identifying specific geospatial techniques that can best be applied to identify potential sites. By adopting in-depth consultations with four stakeholder groups for data collection and content analysis for data analysis, thirteen relevant factors were identified. However, in the case study, due to data unavailability, only seven of the factors were considered. Geoprocessing techniques including buffering and overlay analysis and multi-criteria decision analysis were employed to develop a model to identify the most preferred locations to site a centralised processing facility. Site characterisations and environmental considerations, incorporating identified constraints, to determine an appropriate location were selected. The final map output indicates estimated potential sites identified for the establishment of a centralised processing centre. The results obtained provide areas suitable for consideration.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».