Balancing expectations and community views: a case study from Cobalt, Canada
Notice bibliographique
Résumé
International good practice for closure demands that sites are made safe and stable, and are protective of human health and the environment, and that the views of local communities and stakeholders are incorporated. Closure risk management, for threats and opportunities, must be appropriate to the site context and characteristics, and stage of the mine life. However, closure risk management from a mining perspective can be at odds with local stakeholders’ views, especially if the community has a strong sense of place or a predefined post-mining vision. Proactive and ongoing engagement is necessary to understand these views and inform rehabilitation and closure activities. Social values can be complex; entwined in environmental values, history, local and regional context, experiences and economic characteristics which vary across the individuals, community, government and time. To achieve positive outcomes, engagement needs to be meaningful and responsive, and balance what is needed for risk management with community and stakeholder aspirations. This is a case study into the challenge of balancing different expectations. The Town of Cobalt in Ontario, Canada, was the location of a silver mining boom in the early 20th century, with the last mine closing in 1989. The silver mining boom was chaotic by today’s standards and left a legacy of more than 900 historical mining hazards and features entwined with the town and across the local area. Cobalt is passionate about its long mining history, and the Cobalt Historical Society and Cobalt Mining Museum aim to preserve and promote the mining heritage of the area. This paper describes the unique challenges involved with this rehabilitation project, the site-specific processes adopted to manage closure risk while balancing community views, the benefits of different types of engagement and the lessons learned that can be of benefit to closure planning more broadly.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».