Notice bibliographique
Résumé
This book is aimed to help us look into the future of mining by defining ultimate operational conditions that will be present in a typical mining operation regardless of how far in the future. It introduces an innovation strategy designed to identify current and future technologies to achieve specific ultimate operational conditions that will be present in ‘the mine of the future’. The mining innovation strategy presented here is the result of several innovation projects where the author had the opportunity to assist and had successfully implemented it at several mining companies and mining research institutions around the world, including Australia, South Africa, the United States, Canada, Peru, and Mexico. This innovation strategy is designed to be consistent with any type of mining method as well as any commodity being mined, such as metal or nonmetal mining, soft-rock or hard-rock mining, underground or surface mining. The five ultimate mining operational conditions or drivers discussed in this book were carefully defined considering current operational and technology trends, which will keep any mining company competitive during the following decades. The mining innovation strategy thus considers five ultimate operational conditions or drivers (1) Achieving maximum safety, (2) simplifying systems, (3) using smart-intelligent systems, (4) designing stealth operations, and (5) sustainable use of environmental and human resources within the operation. These five innovation drivers are common denominators to any mining method, regardless of their operational nature or commodity being mined either today or in the future. It is thus envisaged that the mining innovation model introduced in this book can serve as an initial guideline for the mining industry to better identify current and future technologies that need to be addressed today.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,012 |
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 ».