Advancing Sustainable Operational Efficiency in the Mining Industry: Trends, Innovations, Frameworks, and Future Research Directions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This review highlights the urgent need for sustainable operational efficiency (SOE) in the mining industry (MI) as it confronts escalating environmental, social, and economic pressures. Although considerable progress has been achieved in areas such as life cycle assessment, renewable energy integration, and data‐driven decision‐making, significant gaps persist, particularly in integrating cultural sustainability, stakeholder participation, and dynamic operational frameworks. This shift to quadruple bottom line (QBL) thinking provides a more inclusive and holistic approach for aligning mining operations with the United Nations Sustainable Development Goals. The SWOT analysis and scientometric insights reveal that technological innovations, such as artificial intelligence, the internet of things, and circular economy models, hold transformative potential. However, their practical implementation remains hindered by infrastructural, financial, and institutional barriers. Addressing these challenges requires not only the development of sector‐specific eco‐efficiency models and context‐sensitive LCA tools but also the adoption of participatory governance frameworks that embed community trust and cultural relevance into operational planning. To advance SOE in the mining industry, future research should focus on interdisciplinary, adaptive strategies that bridge technological innovation with inclusive policy design. By operationalizing the QBL approach, fostering stakeholder engagement, and scaling renewable integration in remote contexts, the mining industry can transition from reactive compliance to proactive leadership in sustainability. This review provides a critical foundation for that transition, guiding academia, industry, and policymakers toward a more equitable and resilient future for the mining sector.
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 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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».