Mine safety and Industrial accidents at the Générale des Carrières et des Mines, in Katanga, Democratic Republic of Congo
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the workplace accidents of Gecamines in a comparative perspective. Copper industry has been the cornerstone of Congolese economy since the colonial era. Katanga province is well known for its reserves of copper and cobalt. Many accidents occurred in mining operations of Gecamines. We collected data of accidents from 1957 to 2008 during the fieldwork at Gecamines. Data of this study included only the accidents that required the miner to be absent from work for at least four calendar days. This study aims to determine factors of the accidents at Gecamines in order to suggest the policy to prevent the occurrence of accidents. The results show that miners at Gecamines were more exposed to the risk of accidents than their colleagues of similar industries in Australia, Canada and the United States of America. The average frequency, severity and number fatalities per year of Gecamines were 48, 3, and 9, respectively. These statistics were higher than those of the aforementioned three countries. Gecamines cared for the injured miners thus increasing the operating cost. These results imply that mine safety and working conditions at Gecamines should be improved to reduce the occurrence of accidents. The reduction of accidents should be achieved by training of miners and instauration of inspectors in charge of safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».