The new norm for gold miners and how change in mine waste management could help
Notice bibliographique
Résumé
The gold mining industry has been out of favour with institutional investors in the last decade as major mergers, acquisitions and other shapes of restructuring took place right at the height of the commodity cycle, leaving the gold mining companies laden with debt. At the same time, institutional investors have observed a new trend in heightened emphasis on environmental, social and governance (ESG) related matters. As institutional investors have a lot of influence on gold mining companies through their significant majority shareholding positions, alignment with their ESG investment criteria is critical to gold mining companies for financial sustainability. This paper explores the ways alternative mine tailings management practices could help gold miners align with institutional investors’ ESG criteria. Maximising the application of thickened tailings, paste, filtered tailings, and underground and open pit backfill directly translates into reductions in land use and hazardous waste, increased water efficiency, and potential increases in energy efficiency; hence, reduced GHG emissions. A reduced waste footprint has indirect benefits related to other ESG aspects like biodiversity and potential social impact. The paper provides a qualitative to semi-quantitative assessment of the impact on lifecycle return on investment in these seemingly more elaborate and costly mine waste management approaches by improving ESG scores and enhancing the chances for access to more favoured and affordable financing.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».