Assessment on Sustainable Biomining: Integrating Environmental Responsibility and Economic Viability
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mining has long been a crucial for industrial and economic development, yet conventional practices have led to environmental degradation, resource depletion, and social challenges. Biomining has emerged as a sustainable alternative, utilizing microorganisms for metal extraction and environmental restoration. This eco‐friendly approach facilitates the recovery of metals from low‐grade ores and mining waste while reducing energy consumption, greenhouse gas emissions, and environmental impact. This review provides a comprehensive analysis of biomining's economic, environmental, and social implications, emphasizing its role in advancing the circular economy. Global case studies from Chile, China, Canada, and South Africa illustrate its feasibility and benefits. Various biomining techniques, including heap leaching, stirred‐tank bioleaching, and in situ biomining, are examined for their effectiveness in recovering metals like copper, gold, and uranium. Furthermore, innovations in microbial genomics and bioelectrochemical systems highlight the potential of engineered microorganisms to enhance metal recovery. Despite its promise, biomining faces challenges such as slow processing rates, microbial adaptation issues, and regulatory barriers. Future advancements, including synthetic biology, artificial intelligence, and policy‐driven incentives, could optimize biomining applications worldwide. This review underscores biomining's potential to bridge scientific innovation and industrial sustainability, ensuring responsible resource management and reduced environmental impact.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».