The use of virtual simulators for emergency response training in the mining industry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
By its very nature, underground mining can be a hazardous activity. The history of all countries where mining has taken place unfortunately often contains major disasters. The successful initial control of such incidents is crucially dependent on the effectiveness of the mine’s immediate emergency response and the mine’s emergency preparedness arrangements, which underpin this response.Emergency response is sometimes given a low priority in training planning because catastrophic events occur infrequently. The majority of mine emergency rescue training is traditionally focused on training the rescue teams. A number of computer augmented training systems have recently been developed to perform or assist all levels of mine personnel in the process of mine rescue training.Modern simulation systems range from tactile systems that physically represent the real world to purely computer generated visualizations. In a mining context, a primary aim of developing virtual environments is to allow mine personnel to practice and experience mine processes that will be encountered in the day-to-day operations at a mine site.This article provides a review of the use of such simulators in the mining industry and details current work being undertaken in Australia and Canada to develop the next generation of this technology in the mining field. This work is based on an extensive literature review and the insight and the experience of the two authors who have each worked in this field for more than 20 years.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle