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Enregistrement W6984673118

Rethinking Waste

2019· article· en· W6984673118 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGeomagnetism and Paleomagnetism Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseCleaner productionConstruction industryMunicipal solid wasteNatural resourceConstruction wasteSustainabilityWaste disposalRebranding
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through identification of by-products available and utilizing existing and emerging technologies, opportunities to manage and use waste to solve problems can be and have been developed. By examining synergies between by-products across different industries and within mining to reuse material by-products, the waste can be diverted from landfill or other long-term storage facilities, thereby reducing the industry environmental impacts. The industries specifically discussed and identified in the case studies are forestry, water treatment, mining, and agriculture, however the focus is on the mining industry. Each industry examined has byproducts that have favourable material properties that solve problems or reduce issues. By evaluating alternate waste products that can be used in construction or co-disposed with, industry professionals can reduce the environmental impact and effective cost of waste management for the industries involved. Rebranding waste as a material by-product can change the perception that waste is only a burden; thereby turning waste into a viable material resource. While technology and innovation are available for responsible and environmentally aware material use, practices within the mining industry have remained the same. The case studies included outline some use of material by-products to demonstrate and support the concept of waste reuse and ultimately waste as a resource. This paper encourages awareness of the inconspicuous details of seemingly unconnected industries that are often overlooked. The mining industry and all industries need to respect natural resources, to use as much of the available materials and waste as little as possible. With more public awareness around sustainability, the environment, impacts of industry on the environment and climate change, regulations are likely to start including social license into legislated requirements to operate. Industry practices are being closely examined in more detail, with a focus not only on the companies acting ethically but also on the individual practitioners. To be socially acceptable and environmentally sustainable the mining industry and industry professionals must practice better waste management.

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)0,014
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,027
Communication savante0,0190,034
Science ouverte0,0040,016
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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