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Enregistrement W4283166994 · doi:10.5194/icg2022-732

Geomorphic Landform Design and Landscape Evolution Modelling for Mine Rehabilitation in Portugal and Spain (LIFE RIBERMINE PROJECT)

2022· preprint· en· W4283166994 sur OpenAlexaboutno aff
Ramón López-Higes, José Francisco Martín Duque, María Tejedor, Mônica Martins, Ana Margarida Pereira, Alvaro Manuel Madureira Pinto, Jorge Manuel Rodrigues de Sancho Relvas, Gregory Hancock, Cristina Martín Moreno, Javier de la Villa Albares

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandformBedrockNatural (archaeology)Earth scienceSedimentationVegetation (pathology)Environmental resource managementEnvironmental scienceGeologyHydrology (agriculture)Mining engineeringGeographyGeomorphologyArchaeologySedimentGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining is an essential activity in our society, as it provides the materials and metals essential to support our current life level and development. However, it also produces a high environmental impact wherever it occurs. The environmental impact of mining on landscape systems is well recognized. Surface mining imposes severe ecological effects on the land because alteration affects vegetation, soils, bedrock and landforms-landscapes. Surface hydrology and groundwater levels and flow paths are also changed. The science of geomorphology, which deals with the study of earth’s landforms and the surface processes by which they are shaped, provides a useful framework both for an understanding of the environmental effects of surface mining, including changes in erosion–sedimentation processes and soil properties and for designing the most appropriate strategies for landscape reconstruction. Methods for landscape reconstruction based on geomorphic science have been developed and advanced in recent decades. New technologies have developed alongside the recognition of the environmental impact and resultant societal expectation of a rehabilitated and integrated post-mining system. A post-mining landscape requires physical stability (and, if present, chemical stability). Australia, United States, Canada, Chile and the European Union, among others, have mine regulations requiring physical and chemical stability and non-polluting post-mining landforms for mine closure. Physical stability can be guaranteed by expert Geomorphic Landform Design (GLD) and Landscape Evolution Modelling (LEM). In this framework, we describe the combination of GLD tools (GeoFluv – Natural Regrade and Talus Royal) with a LEM method (SIBERIA), and with Acid Mine Drainage (AMD) stabilization measures where they are needed. All that at the LIFE RIBERMINE project (https://liferibermine.com/en/homepage_en/), at two locations of the Iberian Peninsula (an ancient pyrite mine at Lousal, Portugal; and an abandoned kaolin mine at Peñalén, Spain). In conjunction, LIFE RIBERMINE is the first mine rehabilitation project, globally, which combines the GeoFluv – Natural Regrade (for geomorphic landform design of unconsolidated sandy waste dumps) and Talus Royal (for landform design of hard-rock residual highwalls). And within the European Union, it is the first mine closure project combining GeoFluv-Natural Regrade GLD with: (a) AMD chemical stabilization measures; and, (b) landscape evolution modelling to evaluate erosional stability of post-mining landform designs. This contribution describes the design and implementation of the referred methods, demonstrating that the science of geomorphology can have a key contribution to solve critical environmental problems derived from one of our most needed economic activities (mining).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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