Responsible Resource Management through Technical Assistance
Notice bibliographique
Résumé
The "Mongolia: Enhancing Resource Management through Institutional Transformation" (MERIT) project, funded by the Government of Canada, aims to strengthen resource management in Mongolia.This is achieved through its technical assistance programs, which focus on building capacity and promoting responsible mining practices.MERIT works with central-level ministries, provincial governments, and agencies to build capacity and awareness about environmentally and socially responsible mining practices.MERIT project has developed a wide range of training and education programs aimed at strengthening institutional capacity and raising awareness about environmentally and socially responsible mining practices.The goal of these capacity-building programs is to equip stakeholders with the knowledge and skills necessary to promote responsible mining practices.The initiative also focuses on improving social and cultural aspects of resource development through stakeholder and community engagement.These capacity-building programs encompass field manuals and training tools designed for mine inspectors.They cover crucial topics like mine reclamation and closure, safeguarding, and monitoring mine water resources.Additionally, there are community education initiatives implemented, highlighting the Mining and Petroleum Life cycles.Furthermore, the project has undertaken a pilot project on the closure plan for the Salkhit Silver Mine.This pilot project represents the first Mine Closure Plan to be developed under recent Mongolian mine closure legislation and is expected to set a new standard in Mongolia by incorporating best practices and innovative approaches.This presentation explains how MERIT is driving progress in environmental management practices within the extractives industry.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,011 |
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 ».