Continued evolution of mine closure practices: integration of Indigenous perspectives and climate change in revegetation prescriptions
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is having an impact on weather patterns worldwide. Predicted changes in average conditions and an increase in extreme weather events are expected to have measurable effects on existing ecosystems. Current climate change models, particularly at northern latitudes, indicate the expansion of more moderate ecosystem types, and the potential for entirely new ecosystem types to develop. The success of mine reclamation is conventionally measured against baseline information or historical conditions. However, given the effects of climate change, closure planning and development of associated success criteria solely based on historical weather and ecosystem data and expectations, may be a prescription for failure. To ensure successful post-mining landscape resilience, new methodologies are being developed and regulatory bodies, such as the British Columbia Ministry of Mining and Critical Minerals, are encouraging incorporation of climate change considerations in mine closure and returning land use planning. Recent ecosystems planning methods for reclamation employ the use of a climate-shifted baseline to develop metrics for evaluating closure success and include evolving success criteria based on lessons learnt and the ability to integrate improved climate knowledge, models, and predictions. ERM Consultants Canada (ERM) has been exploring climate modelling and climate change informed species selection tools, and multi-phased planting strategies in land reclamation. The success of these methods is underpinned by the need to align and collaborate with Indigenous nations on their intended future use of the land. By aligning what is technically feasible on post-closure landscapes from a climate change perspective with the cultural values and traditional uses, vegetation prescriptions can be designed to ensure post-closure success in a changing climate. This paper explores these best practices, and identifies ways that the industry can adapt, combine, and iterate these practices to improve reclamation success in northern latitudes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».