Lean Mining, Productivity and Occupational Health and Safety: An Expert-Elicitation Study
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of lean tools in the Canadian mining industry is still in its beginnings. To the best of our knowledge, published information and articles on this subject are scarce. Consequently, the impacts of using lean tools on productivity and workers’ health and safety in this field are still unclear and need more investigations to better integrate the technical aspects of lean with Occupational Health and Safety (OHS). Therefore, this study aims to provide insights about lean mining in Canada. The objective of this paper is to propose a preliminary road-map for lean implementation considering OHS concerns in Canadian underground gold-mining. To meet this objective, a set of lean tools (i.e. VSM, 5S, Kaizen, TPM, SMED and LIC) as independent variable, and OHS indicators (i.e. “struck by an object” and “body reaction” risks) and an economic indicator (i.e. daily advance rate) as dependent variable were selected. An expert-elicitation study was conducted recruiting 7 experts from academia and practitioners active in the mining sector. Results show that the majority of experts agreed on a possible positive impact on a mine’s daily advance rate after implementing 5S and TPM, and a reduction of the risk rate of “struck by object” among workers by implementing Kaizen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».