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Enregistrement W7127192851 · doi:10.5281/zenodo.18457579

Permit Planning for Remediation of Abandoned Mine Tailings at Mount Sicker, Vancouver Island

2025· article· W7127192851 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Bell

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsPlan (archaeology)Work (physics)MountEnvironmental remediationTailings dam

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents an example of a permitting plan for two abandoned mine tailings sites at Mount Sicker on Vancouver Island. This paper introduces the two sites and describes possible ways to approach them together, sequentially. In addition, the paper describes different theoretical perspectives for how to prioritize the goals for a cleanup project compared with other types of mining projects. The paper presents basic aspects of the legal framework for permitting in BC and uses them to guide business strategy. For example, a mechanical trenching permit in BC allows 1,000 tonnes to be removed per year, and this paper describes how to use this permitting approach to remove abandoned tailings to reduce pollution and generate geological information comparable to exploration drilling. This paper presents a permitting plan to clean up the two tailing sites and shows the locations of key work activities on Google Earth. It also presents field photographs of the abandoned tailings site conditions and clay samples, which may contain copper, zinc, or critical minerals. The paper describes a flowsheet for this material to remove the acid rock generating material from the abandoned tailings and leave the inert rocks that do not cause pollution. The paper also describes methods to estimate costs for this kind of project development according to different priorities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · 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
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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