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Enregistrement W4361272508 · doi:10.18280/ijsse.130110

Provision of Personal Protection Equipment, According to the Risk of Exposure to Harmful Industrial Factors during Copper-Polymetallic Ore Mining

2023· article· en· W4361272508 sur OpenAlexvenueno aff
Sh. Abikenova, Gulzhan Daumova

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonal protective equipmentCopper oreCopper mineCopperBusinessMining engineeringEnvironmental scienceWaste managementRisk analysis (engineering)EngineeringMetallurgyMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article addresses the issue of providing personal protective equipment, taking into account the risk of exposure to harmful factors of production during the extraction of copper ore in ore deposits located at great depths, i.e., underground mining.The working conditions of miners are characterized by a complex of harmful production factors, which include, above all, high dust and gas pollution of the air and a heated microclimate.The investigation revealed that workers in underground mines are exposed to the harmful effects of chemical factors.The evaluation of working conditions based on microclimatic factors showed an excess of air temperature (4-12 times) and relative humidity (3-10 times) in the workplace.Mathematical data processing has shown that the distribution of dangerous and harmful factors is subject to polynomial dependence.Mathematical data processing showed that the distribution of hazardous and harmful factors is subject to polynomial dependence.Increased air temperatures at a number of production sites, air pollution with dust and gases require a revision of the list of personal protective equipment, depending on the class of working conditions, taking into account the established standards for output.The authors provide recommendations for the introduction of a new range of personal protective equipment, depending on the presence and degree of exposure to harmful factors of production.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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