Managing geohazard risk during mineral exploration at remote locations in rugged terrain and tropical environments
Notice bibliographique
Résumé
Mineral exploration projects in tropical environments can be exposed to a range of geohazards, including landslide, rockfall, debris flow, flooding, and subsidence. Understanding the geohazard types present, and their potential consequences at a proposed drill pad or camp site, is critical to managing the project’s geohazard risks. During the early stages of exploration, typical datasets used to map and evaluate geohazards, such as stereo airphotos and airborne LiDAR data, are often not available; as a result, engineers and geologists must rely on reconnaissance-level desktop studies and field observations of the geomorphology to estimate the risk of geohazard exposure. In order to effectively estimate geohazard risk at individual sites in a systematic manner, an evidence-based system was developed employing a standard risk equation. The components of the field-based geohazard risk assessment system include identifying the geohazard type and estimating the annual probability of occurrence at a specific location, estimating the spatial probability of the geohazard reaching the elements at risk, estimating the vulnerability of the elements at risk to the geohazard, and estimating the temporal probability that the elements at risk would be present when a geohazard occurs. This approach enables credible geohazard threats to be rated and facilitates appropriate risk management approaches suitable for each location and geohazard type. In parallel with the geohazard risk ratings, geohazard risk can be managed through more detailed assessment, awareness training, engineering measures, relocation of drill sites and infrastructure, and trigger action response plans. This paper presents a case study that employs the methodology at a greenfield exploration project site in tropical jungle in mountainous terrain.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».