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Enregistrement W2759449673 · doi:10.5539/ibr.v10n10p198

Trade-off Assessment on Two Steel Ball Brands Use at the Ball Mill Plant of a Ghanaian Mine

2017· article· en· W2759449673 sur OpenAlexvenueno aff
James Obiri-Yeboah, Alex Kwaku Peprah, Hope Nador

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteel millProfit (economics)Ball (mathematics)Steel companyMillProduction costOperations managementBusinessEngineeringManufacturing engineeringEconomicsMathematicsMechanical engineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Realistically, this research shows that, the type or brand of input reagent such as steel ball is a vital parameter to be considered to ensure cost saving in mineral processing business. Logically, the study pointed out the shortfall in the acceptance of input reagent (steel ball) of a production system on only the unit price variance for different items. Clearly, the paper aims at closing the lack of information gap existing in the Ghanaian mining company to overcome the situation of compromising efficiency of the plant production whilst maximizing profit. Furthermore, assessing the overall effect by taking into consideration the operating variables, painted a pragmatic and reliable picture of the prevailing scenario. Consequently, company 1 with a mean discharge product of 49.42 % passing 150 µm was at a cost of US$1.68 whiles company 2 with mean discharge product of 50.12 % passing 150 µm was at a cost of US$1.30. Comparatively, company 2 brand of steel ball usage gave an overall trade-off of 0.8 % as against the usage of company 1 steel ball brand. The paper recommended the use of company 2 steel ball brand as a cost saving enhancement decision for gold production in the Ghanaian Mine.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
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