Research and development of real-time monitoring systems for mine tailings dams
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, l’état actuel des pratiques en matière de surveillance des barrages de résidus miniers y est décrit et un résumé des lacunes techniques et opérationnelles cernées grâce à la mobilisation de l’industrie et des intervenants y est présenté. Ces lacunes peuvent être comblées par les technologies disponibles fournies par les fabricants d’instruments commerciaux; toutefois, les coûts et l’absence d’exigences réglementaires peuvent nuire à leur adoption. Une approche intégrée et un ensemble diversifié de technologies s’avèrent donc nécessaires pour régler les problèmes liés à la stabilité des barrages, à la sécurité des travailleurs et du public, ainsi qu’à la protection de l’environnement. Les applications et les limites des capteurs y sont décrites et des exigences de conception sont proposées pour un système de surveillance intégré en temps réel. Le Conseil national de recherches du Canada (CNRC) étudie actuellement l’utilisation de capteurs à fibres optiques distribuées comme solution possible pour permettre une surveillance en temps réel et répartie du rendement des barrages. Les tests de fiabilité de ces capteurs sont en cours. La nécessité pour l’industrie et les organismes de réglementation de participer à la mise au point de systèmes de surveillance intégrés et complets y est également soulignée.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».