Opportunities for research to achieve the vision of the Smart Mine
Notice bibliographique
Résumé
The mining industry is being shaped by ongoing digital transformation, leading to the Smart Mine. This article aims to clarify this concept for underground extraction operations as expressed by mining practitioners and compare this vision with recent academic work. Based on an industry-focused literature review, this paper categorizes the vision of the Smart Mine in terms of objectives, solutions, and business management processes. The framework is then used to analyze academic papers selected from a systematic literature review. Results show that mining practitioners and academics are aligned in terms of the financial, operational, business, safety, and environmental objectives of the underground Smart Mine. Multiple solutions to achieve a Smart Mine are proposed and involve infrastructure, technology, people, culture, management systems, processes, and equipment. Both academics and mining practitioners focus on equipment and technology initiatives, while people and culture are underestimated. These solutions involve various business management processes, with a greater emphasis from practitioners on environmental, social, and governance (ESG) and information and data management. However, the academic literature on business management processes is relatively sparse and mainly focuses on education and training, automation management, and ESG management. Asset management, change management, and risk and safety management should be further developed.
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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 | 0,037 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,021 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».