Challenges with use of risk matrices for geohazard risk management for resource development projects
Notice bibliographique
Résumé
Geohazards comprise a subgroup of natural hazards associated with geotechnical, hydrotechnical, tectonic, snow and ice, and geochemical processes that can pose a threat to worker and public safety, asset integrity, and asset management lifecycle cost. Like for most types of threats, the risks from geohazards can be assessed qualitatively or quantitatively and used to inform a geohazard management program. Most mining companies use risk matrices to aid in the assessment, prioritisation, communication and management of corporate risks. These matrices use standardised descriptions of likelihood and consequence to help users assess risks of negative outcomes to health, safety, the environment, assets, and reputation, and are tailored to each organisation’s types of risk exposure and level of risk tolerance. Geohazards and related geotechnical failures can represent low-probability, high-consequence events that plot in the highest risk zones of most corporate risk matrices. Variability in spatial and temporal probabilities for people and infrastructure exposed to geohazards can have a large influence on risk exposure, and this can be challenging to assess and communicate effectively with some risk matrices. Risk is scale-dependent: the business risk due to rockfall from a single slope along a mine access road is vastly different than the total risk due to rockfalls from all slopes along that road, yet guidance is often missing on how the risks from these scenarios should be plotted on a risk matrix. These and other pitfalls associated with use of corporate risk matrices for informed geohazard management are explored.
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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 | 0,139 | 0,348 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,028 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».