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Record W2802585882 · doi:10.14295/holos.v18i1.12247

Efeitos da drenagem ácida de mina sobre a qualidade das águas subterrâneas: preceitos legais e técnicos

2018· article· pt· W2802585882 on OpenAlexaff
Juliana Aparecida Galhardi, Bruna Camargo Soldera

Bibliographic record

VenueHolos Environment · 2018
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicTailings Management and Properties
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental scienceHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Atividades de mineração podem causar degradação ambiental em grandes extensões, comprometendo solos, águas superficiais e subterrâneas, atmosfera e a biota. A exploração mineral tem como consequência a exposição de grandes quantidades de sulfetos a processos de intemperismo que geram ambientes ácidos em consequência da produção de drenagem ácida de mina (DAM), promovendo a solubilização de metais e o transporte destes para os fluxos de águas naturais. Entretanto, as variações hidroquímicas das águas subterrâneas em áreas de mineração e os efeitos da DAM sobre os aquíferos foram ainda pouco investigados no Brasil. Este trabalho visou identificar as principais normas legais que gerem a qualidade dos recursos hídricos subterrâneos no Brasil, de forma a integrar aspectos ambientais, técnicos e legais concernentes aos impactos da DAM sobre as águas subterrâneas, possibilitando, dessa forma, identificar os fatores mais urgentes a serem desenvolvidos com o intuito de proteger efetivamente tais recursos. Entre tais fatores, a definição de critérios de lançamento de efluentes sobre os solos e águas é essencial, inclusive para projetar-se um sistema de coleta, tratamento e disposição final de resíduos em áreas de mineração que atendam a preceitos básicos de qualidade ambiental. Para isso, uma avaliação criteriosa sobre os processos ambientais e geoquímicos operantes no meio é essencial durante o planejamento pré-mineração, operatório e pós-operação. Desta forma, os problemas concernentes aos efluentes ácidos gerados, que podem comprometer profundamente os ecossistemas, não serão resolvidos em curto prazo por meio de uma intervenção pontual e desarticulada com parâmetros legais e ambientais.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.607
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.008

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 head0.022
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.216 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations0
Published2018
Admission routes1
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