From detection to resolution: a case-study of a comprehensive approach to managing mining noise impacts on communities
Notice bibliographique
Résumé
Mining operations can significantly influence the soundscape of neighboring residential areas. Even when achieving regulatory requirements, certain sources, especially those with tonal, low-frequency, or impulsive characteristics, may remain perceptible and disruptive under specific conditions. Furthermore, long-distance sources (over 1 km) are particularly susceptible to meteorological factors, such as wind or thermal inversions, which can temporally amplify their impact. These meteorological factors complicate the identification of noise sources unless recorded by synchronized monitoring at the time of complaints. This paper discusses the deployment of real-time sound monitoring stations to address the challenge of noise source identification. These stations continuously captured the soundscapes, measured spectral data, and other indicators allowing operators to assess potential for disturbance. Continuous audio recordings were accessible remotely to aid source identification. Specifically, this paper presents a case study where a monitoring system was used to identify, beyond doubt, a tonal noise source several kilometers away from a community using acoustic signature analysis. Subsequent modeling determined precise noise reduction targets, enabling the mining operation to implement effective mitigation measures. As a result, community complaints were subsequently eliminated. This study further outlines the methodology used to detect, quantify, and address noise issues, ultimately fostering greater community acceptance of mining projects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».