MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4287147995 · doi:10.3390/min12080930

Characterization of Respirable Dust Generated from Full Scale Cutting Tests in Limestone with Conical Picks at Three Stages of Wear

2022· article· en· W4287147995 sur OpenAlexaff
Syd Slouka, Jürgen F. Brune, Jamal Rostami, Candace Su‐Jung Tsai, Evan Sidrow

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and Health
Mots-clésMining engineeringConical surfaceEnvironmental scienceParticle (ecology)Particle-size distributionQuartzExcavationParticle sizeMetallurgyGeologyMineralogyMaterials scienceGeotechnical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Respirable rock dust poses serious long-term health complications to workers in environments where mechanical rock excavation is utilized. The purpose of this study is to characterize respirable dust generated by cutting limestone with new, partially worn, and fully worn conical pick wears. Characterizing limestone respirable dust can aid in decision making for respirable dust suppression levels and exposures throughout the lifetime of a pick in underground mining and engineering activities. The methods include full scale cutting of a limestone sample in the laboratory with three conical picks at different stages of wear. Dust samples were collected during cutting with various instruments connected to pumps and subsequently analyzed to determine the concentrations, mineralogy, particle shapes, and particle size distributions. The results show that the worn pick generated the highest concentration of dust, all picks generated dust containing quartz, all three picks generated dust particles of similar shapes, and all three picks generated various particle size distributions. In conclusion, a preliminary suite of respirable dust characteristics is available and with further future additional studies, results could be used for the evaluation of possible strategies and methods of dust suppression and exposures during mining, tunneling, or drilling activities.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMineralsMême sujetTunneling and Rock MechanicsTravaux en français237 207