The Imminent Copper Tailings Crisis in China
Notice bibliographique
Résumé
Mineral resources are vital to economic and social development, yet tailings generation and storage pose major sustainability challenges. In the context of addressing climate change and China's "dual carbon" goals, the country's increasing demand for copper, together with the lack of basic data on tailings, hampers effective management. This study develops a copper tailings generation accounting model integrated with dynamic material flow analysis to quantify provincial copper tailings generation in China from 1950 to 2060. It further examines the impacts of circular economy strategies and international trade on addressing the tailings crisis. The results show that approximately 5.56 Gt of copper tailings were cumulatively generated between 1950 and 2020, and under a carbon neutrality scenario, the total amount could reach 19.01 Gt between 2021 and 2060, posing challenges to "Zero-Waste city" development. The toxicity assessment of tailings storage reveals that Yunnan Province exhibits the highest freshwater ecotoxicity, creating obstacles to implementing the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. Circular economy interventions are crucial for mitigating the crisis, while trade measures may shift environmental pressures across regions. Stronger collaboration among mining enterprises, policymakers, designers, consumers, and waste management entities is crucial for preventing a tailings crisis and advancing sustainable development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».