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Enregistrement W4409627224 · doi:10.17268/rev.cyt.2025.01.07

Environmental impacts generated by artisanal coal mining in Sanagorán, Huamachuco

2025· article· en· W4409627224 sur OpenAlexaff
Marco Antonio Cotrina Teatino, Alvaro I. Riquelme-Sandoval, Jose A. Guartan-Medina, Jairo Jhonatan Marquina Araujo, Yiye J. Henriquez-Sanchez

Notice bibliographique

RevueRevista Ciencia y Tecnología · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnvironmental and Ecological Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalCoal miningEnvironmental scienceWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research aims to assess the environmental impacts resulting from coal extraction in artisanal mines located in Agopampa and Huacchac, within Sanagorán, Huamachuco. To achieve this, technical visits and field consultations were conducted with miners and local inhabitants. A methodology based on direct observation and data collection was applied, identifying environmental impacts on the abiotic components (water, soil, and air) and the biotic component (tree deforestation). The evaluation was based on environmental impact intensity criteria: high, medium, and low. A total of 21 environmental impacts were identified, with 40% classified as high intensity, 40% as medium intensity, and 20% as low intensity. One of the most alarming findings was the daily average consumption of 5424 kg of wood in the mines. Additionally, the increase in coal prices led to two main effects: a rise in solid waste production, heightening ecological concerns, and the commercialization of sterile materials, reducing their contaminating impact on the soil. In conclusion, the manual extraction of coal in the area has severe consequences for the ecosystem and public health, while also serving as a crucial economic source for many mining families.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
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