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Enregistrement W4200520815 · doi:10.1088/1755-1315/889/1/012026

Green mining techniques to curb environmental problems - A review

2021· review· en· W4200520815 sur OpenAlexaboutno aff
Venkata Kanaka Srivani Maddala, Shubham Sharma, Jasgurpreet Singh Chohan, Raman Kumar, Sandeep Singh

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityMining industryTransparency (behavior)Sustainable developmentBusinessPlan (archaeology)Process (computing)Control (management)Environmental planningGreenhouse gasEnvironmental economicsEnvironmental resource managementEnvironmental impact assessmentEngineeringComputer scienceMining engineeringEnvironmental scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many methods are used to extract the ores causing huge threat to environment. Mining practices lead to un sustainability and the problems created by it were not yet controlled. So adoption of Green mining technologies helps to attain sustainable development and control the problems to maximum extent. The main objective of green mining is to start mining process and end it to ensure that adopting green mining practices lead to sustainability. Green mining also reduces greenhouse gases prone to effect conserve minerals, using energy more efficiently etc. According to Mission 2016 plan many green mining techniques were adopted and increased focus on research and became more popular so every industry focusing on environmental friendly technologies. Some of the major mining nations like Canada, Australia, South Africa etc adopted sustainable development viewed on not only environment but also other dimensions like local stake holder engagement, socio economic development in mining project areas and transparency in communication with stake holders. Sustainable strategies of mining includes measurement, monitoring mainly to improve the performance of environment and ensure that the mining operations are perfect or not. This paper reviews impacts of mining in various countries and Green mining solutions adopted over the world. It also discussed about Green supply chain management and the barriers of it and given the suggestions to control these barriers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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