Towards sustainable mine closure and reclamation through strategic tailing disposal sites evaluation: A causality-based Dempster-Shafer framework
Notice bibliographique
Résumé
Tailings, the byproducts of mineral processing, present substantial environmental risks, both physically and chemically, including potential irreversible ecological damage if not properly managed. This study introduces a hybrid decision-support framework for evaluating strategic tailings disposal sites by integrating sustainability, mine closure planning, and risk-informed governance. A key innovation is the direct linkage between tailings siting and mine reclamation strategies, offering new insights for sustainable mining. The framework combines fuzzy cognitive mapping (FCM) for causal analysis with Dempster-Shafer Theory (DST)-based evidential reasoning to address uncertainty and expert judgment variability. Twelve site selection criteria were identified from literature and expert consultation, with interdependencies modeled using a hybrid nonlinear Hebbian learning–differential evolution (NHL-DE) FCM algorithm. The approach was applied to the Zarshouran Gold Mine in Iran to support decisions in line with global tailings governance frameworks such as the Global Industry Standard on Tailings Management (GISTM). DST was used to compute belief degrees for alternative sites, reflecting environmental, technical, and socio-economic factors. Results revealed that “Socioeconomic impact on downstream communities” and “Engineering challenges” were the most influential criteria (both with normalized causal weights of 0.110). The most favorable site, located near the processing plant, achieved an 84.6 % belief degree at the “Good-Excellent” level, followed by a site near the pit (82.4 %). By streamlining methodology and emphasizing site-specific insights, the framework offers a robust tool for prioritizing tailings sites under uncertainty, aligning technical evaluations with ESG principles and mine closure objectives.
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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 | 0,032 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».