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Enregistrement W4390758034 · doi:10.2138/gselements.19.6.371

Action Versus Reaction: How Geometallurgy Can Improve Mine Waste Management Across the Life-Of-Mine

2023· article· en· W4390758034 sur OpenAlexaff
Anita Parbhakar-Fox, Regina Baumgartner

Notice bibliographique

RevueElements · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensTeck (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw materialEnvironmental scienceFootprintWaste managementCircular economyMining industryProduction (economics)Ecological footprintNatural resource economicsBusinessMining engineeringSustainabilityEngineeringGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The raw materials industry produces billions of tonnes of mine waste per year. Given increasing metal demand and the global appetite for waste reduction, strategic opportunities to minimise its production must be embedded across the life-of-mine. Adopting a geometallurgical approach to total deposit characterisation—where mineralogical and geochemical data are routinely collected and used to model geoenvironmental domains—offers profound benefits for improving the understanding of the composition and environmental impact of different residues. Using established and emerging technologies, from handheld instruments and core scanners to synchrotrons, throughout a mine’s life—starting already during exploration—may assist the raw materials industry to reduce their waste footprint and adopt circular economy principles.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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