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Enregistrement W3162888195 · doi:10.3390/jmse9050521

Deep Seabed Mining: A Note on Some Potentials and Risks to the Sustainable Mineral Extraction from the Oceans

2021· article· en· W3162888195 sur OpenAlexaff
Walter Leal Filho, Ismaila Rimi Abubakar, Cintia Nunes, Joost Platje, Pınar Gökçin Özuyar, Markus Will, Gustavo J. Nagy, Abul Quasem Al‐Amin, Julian David Hunt, Chunlan Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural resourceSeabedNatural (archaeology)Environmental scienceSustainabilityEnvironmental resource managementMarine ecosystemEcosystemBathyal zoneSustainable developmentDeep seaEnvironmental impact assessmentNatural resource economicsBenthic zoneEnvironmental protectionOceanographyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapidly increasing global populations and socio-economic development in the Global South have resulted in rising demand for natural resources. There are many plans for harvesting natural resources from the ocean floor, especially rare metals and minerals. However, if proper care is not taken, there is substantial potential for long-lasting and even irreversible physical and environmental impacts on the deep-sea ecosystems, including on biodiversity and ecosystem functioning. This paper reviews the literature on some potentials and risks to deep seabed mining (DSM), outlining its legal aspects and environmental impacts. It presents two case studies that describe the environmental risks related to this exploitative process. They include significant disturbance of the seabed, light and noise pollution, the creation of plumes, and negative impacts on the surface, benthic, and meso- and bathypelagic zones. The study suggests some of the issues interested companies should consider in preventing the potential physical and environmental damages DSM may cause. Sustainable mining and the use of minerals are vital in meeting various industrial demands.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,004
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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