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Enregistrement W4387270590 · doi:10.36487/acg_repo/2315_090

A framework for managing contaminants at legacy mine sites

2023· article· en· W4387270590 sur OpenAlexaff
Kristine Novakowski, Andrew Bruemmer, Barbara Gail Wernick

Notice bibliographique

RevueMine closure · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensWSP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContaminationMining engineeringEnvironmental scienceGeologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contaminant management at legacy and abandoned mines can be a complex and lengthy process, and often involves the management of more than one type of contaminant and contaminant source.This can be compounded by naturally occurring contaminants (e.g.metals, nutrients) in certain sedimentary rock formations that may be associated with coal, phosphate, uranium, or metals resources.Exposure of this rock and its placement as waste rock during mining can enhance the release of naturally derived "contaminants" through operations, closure, and reclamation.Upon entering receiving environment areas, the interaction between certain contaminants and receiving waters can enhance transformation into more biologically available forms that may be taken up more readily into the aquatic food chain.For mines that have already stopped operating, addressing risks associated with the ongoing release of bioavailable contaminants can be challenging.Legacy and abandoned mines can benefit from a site-specific management plan that characterises how contaminants move on the site and in the environment, and outlines and evaluates best achievable alternatives to mitigate the potential for effects.We developed an adaptive framework that outlines the relationship among effects linkages from sources, transport pathways, and aquatic receptors, and site-specific factors influencing contaminant fate and transport such as geochemical processes and water management.The framework is a tool that can be used to develop a pollution prevention hierarchy that prioritises source control followed by water management and treatment approaches, and potential mitigation activities with short-and long-term application, including site characterisation and monitoring needs.The use of this framework allows for a methodical and streamlined review of available site information, identification and filling of data gaps, and identification and evaluation of mitigation options that will complement closure activities.This paper will describe the development of the plan framework and its' application to address a variety of challenging contaminant management issues.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,263
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
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