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Enregistrement W6958794024 · doi:10.6084/m9.figshare.28497350

<b>The Role of Governance in Enhancing Sustainability in the Mining Sector</b><b>A Confirmatory Study Through a Survey</b>

2025· article· en· W6958794024 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceSustainabilityStakeholderSocial sustainabilitySustainable developmentStakeholder engagementEnvironmental governanceSustainability organizations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Governance is a fundamental driver of sustainability in the mining sector, ensuring a balance between economic growth, environmental preservation, and social responsibility. This study explores the intricate relationship between governance mechanisms and sustainable mining practices, emphasizing the role of transparency, regulatory compliance, accountability, and stakeholder engagement. To validate these theoretical frameworks, a structured survey was conducted among mining industry stakeholders, including regulatory bodies, corporate executives, and local communities. The results corroborate existing literature, highlighting that robust governance frameworks significantly enhance environmental sustainability and social welfare in mining operations.Previous research underscores the importance of governance in mitigating the adverse environmental and social impacts of mining. Regulatory enforcement, corporate social responsibility (CSR) initiatives, and technological integration have been widely recognized as essential tools for sustainable mining. This study strengthens these conclusions by providing empirical evidence through quantitative analysis, demonstrating a direct correlation between governance practices and sustainability outcomes. The findings reveal that companies adhering to stringent governance policies exhibit lower environmental degradation rates, stronger community relations, and higher operational efficiencies.Furthermore, the study identifies key governance challenges, such as weak regulatory oversight, resistance to transparency, and economic constraints in implementing sustainable practices. Comparative case studies from Canada, Australia, and Saudi Arabia’s Vision 2030 initiatives illustrate effective governance models that can be adapted globally. The research concludes with policy recommendations advocating for enhanced digital governance mechanisms, standardized international regulatory frameworks, and increased stakeholder participation to promote a more sustainable mining industry. These insights contribute to the growing body of knowledge in sustainable resource management and provide a roadmap for policymakers and industry leaders to foster responsible mining practices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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