Improving governance will not be sufficient to avoid dam failures
Notice bibliographique
Résumé
The last two decades have seen five large tailings dam failures, which developed suddenly and statically with damages of US$ billions and many deaths. These are company-threatening events, far outside societal tolerance, with investors questioning the situation. While media attribute these failures to mining companies, the underlying cause is a failure in engineering education: engineers of record, and their reviewers, lacked an adequate understanding of soil behaviour. The initiative to improve tailings stewardship by the International Council on Mining & Metals, with its focus on process and governance, will not achieve its aims unless this shortfall in understanding of soil behaviour is addressed. Critical state theory quantifies how and why void ratio controls soil behaviour, and was necessary to understand the Fundoa, Cadia and Brumadinho liquefactions (the rapid drained to undrained transition in particular); this critical state framework must become a ‘core competence’ for tailings dam engineers of record. Little additional cost will arise from doing this, with the largest change in practice being adoption of finite-element analysis for stability assessment. The biggest challenge is education, with engineers needing to familiarise themselves with the largely untaught critical state theory (there are public-domain resources for this, as given in the Appendix to this paper).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».