Basis for a New Life Cycle Inventory for Metals from Mine Tailings Using a Conceptual Model Tool
Notice bibliographique
Résumé
Life Cycle Impact Assessments (LCIAs) examine the environmental impacts of products using life cycle inventories (LCIs) of quantified inputs and outputs of a product through its life cycle. Currently, estimated impacts from mining are dominated by long-term metal release from tailings due to inaccurate assumptions regarding metal release and transport within and from mine materials. A conceptual model approach is proposed to support the development of a new database of LCI data, applying mechanistic processes required for the release and transport of metals through tailings and categorizing model inputs into ‘bins’. The binning approach argues for accuracy over precision, noting that precise metal release rates are likely impossible with the often-limited data available. Three case studies show the range of forecasted metal release rates, where even after decades of monitoring within the tailings and underlying aquifer, metal release rates span several orders of magnitude (<100 mg/L to >100,000 mg/L sulfate at the Faro Mine). The proposed tool may be useful for the development of a new database of LCI data, as well as to analyze mine’s regional considerations during designs for risk evaluation, management and control prior to development, when data is also scarce.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».