Responsible tailings management – global best practice guidance
Bibliographic record
Abstract
L’Association minière du Canada (AMC) a publié la première Guide de gestion des parcs à résidus miniers (Guide sur les résidus miniers) en 1998. Le premier guide de gestion des résidus miniers de portée mondiale, il a été adopté par de nombreux propriétaires, consultants et autorités réglementaires partout dans le monde. En 2003, l’AMC a publié un document d’accompagnement intitulé Comment rédiger un manuel d’opération, d’entretien et de surveillance des parcs à résidus miniers et des installations de gestion des eaux (Guide OES). L’article décrit le processus de révision et de modernisation des guides récemment entrepris par l’AMC. Il fournit par ailleurs des conseils pour réaliser des processus similaires. Les guides de l’AMC présentent des outils pour mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de gestion des résidus miniers qui son applicable globalement. Basé sur les guides, l’article propose une série de principes holistiques et interreliés en matière de gestion des résidus qui: couvrent les principaux aspects de la gestion des résidus responsable; complètent les initiatives connexes; et tiennent compte de la conception actuelle et des pratiques exemplaires dans ce même domaine. L’article véhicule un message: une gouvernance accrue ne suffit pas. Une planification et une conception plus justes ne suffisent pas. Des normes d’ingénierie plus strictes ne suffisent pas non plus. L’industrie doit en fait adopter une approche holistique, et apporter des améliorations dans tous ces domaines pour optimiser la gestion des résidus miniers ainsi que réduire les risques et les dommages potentiels.
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 | 0.036 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.011 |
| Open science | 0.009 | 0.010 |
| Research integrity | 0.019 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.019 |
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".