Revue de la réglementation sur la valorisation des résidus miniers hors site au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les exploitations minières produisent chaque année des quantités considérables de résidus miniers sous forme de roches stériles et de résidus de l’usine de traitement. Déposés usuellement en surface, ces résidus miniers représentent des sources potentielles d’instabilités géotechniques et géochimiques, voire sources de contaminants à l’eau en surface et en souterrain, et par le fait même, de risques environnementaux. La valorisation des résidus miniers pourrait permettre de diminuer la quantité de ces résidus entreposés à la surface et conséquemment le coût de gestion et de restauration, l’empreinte environnementale et les risques environnementaux associés aux empilements. La valorisation des matières résiduelles est devenue une avenue de plus en plus pratiquée dans le monde entier. Beaucoup de technologies ont été développées et publiées depuis ces dernières années. En revanche, il y a eu très peu de travaux sur l’encadrement légal de l’utilisation des résidus miniers. Les législateurs ont souvent des points de vue et des préoccupations très différents de ceux des promoteurs de la valorisation des rejets miniers. Dans cet article, on présente les lois, règlements et normes applicables qui encadrent la valorisation des résidus miniers au Québec, ainsi que des analyses, des discussions et des recommandations, qui peuvent servir de guide tant pour les promoteurs de projet de valorisation que pour les agences gouvernementales québécoises.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".