MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404106002 · doi:10.1080/19236026.2024.2398194

Climate resiliency of a tailings management facility: case study of Mont-Wright mine

2024· article· en· W4404106002 sur OpenAlexafffundabout
Khalil Hashem, Laxmi Sushama, Agus P. Sasmito

Notice bibliographique

RevueCIM Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésTailingsWrightEnvironmental scienceEngineeringMining engineeringMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the climate resiliency of the Mont-Wright mine tailings management facility (TMF) in Quebec, Canada, with a focus on tailings erosion and flooding. Ultra-high resolution (1 km) climate simulations of the global environmental multiscale (GEM) model, spanning the current (2001–2020) and future (2041–2060) periods, form the basis of this study. Comparison of GEM model outputs against gridded observation data suggests reasonable performance of the model in simulating TMF-relevant climate variables, giving confidence in the model. The analysis indicates potential increases in tailings erosion rates of up to 6% (0.01 g/m2s) for the future period due to elevated wind-induced shear stress. Floods, represented in terms of probable maximum flood, reveal future increases in magnitudes of up to 20% in summer/fall for durations of 12–72 h. Increases of up to 17% are projected for spring for the 72-h duration, with decreases noted for other durations due to precipitation efficiency reductions. The projected small increases in erosion rates, in absolute terms, are not deemed to be of any major concern. As for projected increases in flooding, Mont-Wright mine’s climate-change adaptation strategy, which is aligned with existing Quebec guidelines, seems reasonable to mitigate flooding impacts.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,417

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCIM JournalMême sujetTailings Management and PropertiesTravaux en français237 207