Promoting sustainable mining for health, food security and biodiversity conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With approximately 25,000 active mining companies operating in 140 countries, the mining industry significantly contributes to global economic growth but also poses severe environmental and social challenges. This review examines the implications of mining on human health, food security, and biodiversity conservation, drawing insights from case studies and the Towards Sustainable Mining (TSM) initiative. The extraction and processing of minerals such as coal, gold, silver, copper, and zinc release hazardous materials, including arsenic, mercury, lead, and radioactive substances, leading to soil contamination, water pollution, and biodiversity loss. Mining-related emissions have been linked to respiratory diseases, neurological disorders, and increased mortality rates in affected communities. In agriculture, land degradation and competition for resources reduce crop productivity, with nearly 90% of food insecurity hotspots in Africa coinciding with mining sites. Biodiversity loss results from habitat destruction, soil contamination, and the introduction of invasive species, disrupting ecological balance. The study highlights regulatory frameworks and sustainable mining approaches, such as mercury-free gold mining in Ghana and corporate responsibility programs in Canada, Finland, and Spain. Future directions emphasize the need for innovative technologies, stricter environmental policies, and increased stakeholder engagement to mitigate mining’s adverse effects while ensuring resource sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».