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Record W2285779855

Analyse des pratiques de valorisation des rejets miniers

2014· article· fr· W2285779855 on OpenAlexaboutno aff
Pascal Charbonneau

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Afin d'inciter les compagnies minières à réduire les quantités de rejets miniers qu'elles entreposent en surface, le gouvernement du Québec a adopté en 2013 une nouvelle taxe sur chaque tonne de rejets déposés dans des aires d'accumulation. Pour réduire les coûts qui y sont associés et, simultanément, les impacts environnementaux que ces rejets peuvent avoir, l'industrie désire mettre sur pied des stratégies de valorisation. L'objectif de cet essai est donc d'analyser les pratiques de valorisation des résidus de concentrateur et de stériles miniers au Québec. Cette analyse fait ressortir qu'une meilleure collaboration est nécessaire entre le Ministère de l'Énergie et des Ressources naturelles et le Ministère du Développement durable, de l'Environnement et de la Lutte contre les changements climatiques. De plus, la documentation offerte par les ministères à l'industrie doit être révisée afin d'inclure le principe de valorisation et de gestion intégrée des rejets miniers. L'élaboration d'un guide de valorisation permettrait d'établir clairement les attentes du gouvernement sur la question. Une plus grande flexibilité par rapport à l'accès aux garanties financières versées par les promoteurs de projets dès le début des travaux inciterait l'industrie à développer des stratégies de restauration progressive et de valorisation pendant la phase d'exploitation. L'adaptation aux principes de valorisation et de gestion intégrée des rejets miniers nécessite un changement culturel au sein de l'industrie, mais aussi dans les ministères concernés. En poussant les compagnies minières à prendre l'initiative, le gouvernement du Québec veut accompagner l'industrie vers un développement responsable et durable.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.444
Threshold uncertainty score0.882

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.205 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2014
Admission routes1
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