Clean water by design—The impact of landform design on long-term water stewardship
Notice bibliographique
Résumé
Mine Rock Stockpiles (MRSs) typically represent the majority of acidity generation potential at a mine site, a multigenerational water quality risk in respect of metal leaching and acid rock drainage (ML-ARD).Too frequently the extent of this risk is unrecognised and underfunded, resulting in a need for increased effluent collection and water treatment capacity after closure, and frequently, in perpetuity.Conventional water treatment options like lime treatment, result in a precipitated waste sludge, which then also requires a longterm disposal and remediation plan.Mine closure practitioners, when taking a long-term, full-lifecycle approach to design, appreciate that source term control is the highest level of hierarchical risk control in respect of source-pathway-receptor risk management.Applying source term control philosophy to MRS landform design presents an opportunity to reduce ML-ARD risk and the associated water treatment costs.Integration of passive, or semi-passive water treatment solutions into the mine affected landscape can further increase the value of this approach.This paper compares capital and operating costs using conventional mine rock placement methodologies paired with conventional effluent collection and treatment against an integrated mine closure landform and passive water treatment design.The value of the proposed integrated approach will be demonstrated not just through discussion of costs, but also the value of honouring and respecting water's sacred place in Indigenous knowledge systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».