MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2061741415 · doi:10.2478/amsc-2014-0022

Application of GIS Methods in Assessing Effects of Mining Activity on Surface Infrastructure/Zastosowanie Metod Gis W Ocenie Wpływu Działalności Górniczej Na Infrastrukturę Na Powierzchni

2014· article· en· W2061741415 sur OpenAlexaffabout
Jan Blachowski, Adam Chrzanowski, Anna Szostak-Chrzanowski

Notice bibliographique

RevueArchives of Mining Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Mining Engineering
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesPolitechnika Wrocławska
Mots-clésDisplacement (psychology)Data miningSubsidenceCurvatureField (mathematics)Geographic information systemTilt (camera)Deformation (meteorology)Process (computing)Surface (topology)GeodesyGeographyComputer scienceGeologyMathematicsGeotechnical engineeringRemote sensingMining engineeringGeometryGeomorphologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tilt (T), curvature (K) and horizontal strain (ε) in ground subsidence troughs are the basic deformation parameters, which are used in the assessment of mining effects on surface infrastructure. The parameters can be determined from mathematical functions describing the continuous displacement field. The latter can be obtained by the least squares fitting of selected displacement functions to results of three-dimensional monitoring of horizontal and vertical displacements at discrete points. A methodology based on spatial data modelling in Geographic Information Systems (GIS) facilitates the above process as demonstrated on the example of a mining area in Canada. Polish guidelines regarding classification of mining risk categories based on the values of these parameters have been used in the example.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchives of Mining SciencesMême sujetGeotechnical and Mining EngineeringTravaux en français237 207