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Enregistrement W565133682

Economic Vulnerability of Northern Canadian Mining to Winter Road Degradation Due to Climate Change

2015· article· en· W565133682 sur OpenAlexaboutno aff
Jane Borkovic, Alexandre Nolet, Matthew J. Roorda

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 94th Annual MeetingTransportation Research Board · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceTruckArcticGeographyEngineeringOceanographyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of mining activity in Canada’s Northwest Territories (NWT) is inaccessible by permanent ground transportation infrastructure. Mines depend heavily on the seasonal Tibbitt to Contwoyto Winter Road (TCWR) for freight transportation – every year over 200,000 tonnes of supplies are hauled to the mines during a 60 day period. However, with prominent temperature warming trends in the Arctic, the TCWR operating season durations are becoming progressively shorter. As seasons decrease, less freight can be transported by truck and must shift to aviation - a more costly alternative. This research analyses the financial risk involved in the continued reliance on winter road infrastructure for mining activity. An economic model was developed to capture typical freight movements associated with the operation of Diavik, Ekati, and Snap Lake diamond mines. This model reflects the effects of climate change through the variation of two key factors impacting the traffic volume capacity of winter roads: season duration and ice capacity (maximum allowable truckload weight). The financial implications of hauling a fixed amount of freight under various scenarios of TCWR season durations and ice capacity are evaluated. It is assumed that any cargo that cannot be moved by ground transportation due to shorter seasons is flown to the mine sites. The findings of this analysis highlight that based on recent climate trends in the NWT, a typical TCWR season could become 10 days shorter by 2020, resulting in an operating cost increase of more than $40 million CAD for the Canadian diamond mines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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