MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2601843200 · doi:10.36487/acg_rep/1511_25_potvin

Empirical ground support design of mine drives

2015· article· en· W2601843200 sur OpenAlexaffabout
Yves Potvin, John Hadjigeorgiou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinerals Research Institute of Western AustraliaAustralian Centre for Geomechanics
Mots-clésExcavationPlan (archaeology)Mining engineeringRule of thumbEngineeringCivil engineeringComputer scienceGeotechnical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of Australian and Canadian underground hard rock mines rely on the Norwegian Method of Tunnelling ground support recommendations for preliminary design recommendations. This is the case during the pre-feasibility and feasibility stages where the Q-system is used to select the support standards. This is usually accompanied by a limit equilibrium wedge analysis and rules of thumb. It follows that as the mine advances more geomechanical data becomes available, including rock exposures that allow for an update of the ground conditions and revision of the recommendations. As the mine develops, the ground support standards evolve further. At any given time, the implemented ground support systems for the different ground conditions are documented and updated in the mine’s ground control management plan (GCMP). This paper addresses some of the limitations of the Norwegian Method of Tunnelling as a ground support design tool for mining excavations. The results of a comprehensive review of GCMPs, successfully implemented in Australian and Canadian hard rock underground mines, are the basis of newly developed empirical guidelines calibrated to mining conditions and ground support.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRock Mechanics and ModelingTravaux en français237 207