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Enregistrement W4312062357 · doi:10.24425/ams.2020.134142

A Preliminary Assessment of Climate Change Impacts – Implications for Mining Activity in Polish Coal Regions

2023· article· en· W4312062357 sur OpenAlexaboutno aff
Ewa Janson, Małgorzata Markowska, Paweł Łabaj, Aleksander Wrana, Paweł Zawartka

Notice bibliographique

RevueArchives of Mining Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeology and Environmental Impact Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch Fund for Coal and Steel
Mots-clésClimate changeIndustrial chemistryCoalEnvironmental scienceCoal miningEnvironmental planningMining engineeringEngineeringGeologyWaste managementBiochemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is widely known and accepted that the global climate is changing with unprecedented speed.Climate models project increasing temperatures and changes in precipitation regimes which will alter the frequency, magnitude, and geographic distribution of climate-related hazards including flood, drought and heat waves.In the mining industry, climate change impacts are an area of research around the world, mostly in relation to the mining industry in Australia and Canada, where mining policies and mitigation actions based on the results of this research were adopted and applied.In Poland, there is still a lack of research on how climate change, and especially extreme weather events, impacts mining activity.This impact may be of particular importance in Poland, where the mining industry is in the process of intensive transition.The paper presents an overview of hazardous events in mining in Poland that were related to extreme weather phenomena.The needs and recommended actions in the scope of mitigating the impact of future climate change on mining in all stages of its functioning were also indicated.The presented analyses and conclusions are the results of the first activities in the TEXMIN project: The impact of extreme weather events on mining activities, identifying the most important factors resulting from climate change impact on 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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