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Enregistrement W4405876667 · doi:10.22533/at.ed.3174282419117

The Progression and challenges in the implementation of a Waste Management System

2024· article· en· W4405876667 sur OpenAlexaff
Daniel Molina, R. MORALES DÁVILA

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessEnvironmental planningWaste managementEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents insights generated from an ongoing client-pilot program that is exploring how the Integrated Tailings Management System (HITMS), a digitally integrated software system developed to improve the workflow of Tailings Management Facilities by connecting data throughout the Tailings lifecycle, leading to greater coordination and operational excellence.While the industry tends to focus on specific moments in the tailings lifecycle, the development and implementation journey of HITMS revealed that much stronger and distinct value can be generated by connecting all aspects of Tailings Management in real-time, from dewatering and transport to deposition and storage, combining the Global Industry Standard on Tailings Management (GISTM) and custom performance protocols.By implementing the system at two geographically and culturally unique sites, HITMS is able to showcase how it can address the distinct needs of one site, while also having standardization that allows for the understanding and eventual rollup for a portfolio of sites.HITMS provides a comprehensive suite of tools to manage, integrate, and visualize field data, monitor asset performance and operating thresholds, optimize job scheduling, and ensure improved regulatory compliance.The challenges encountered include data integration and migration, integration of existing workflows and systems, implementation of a holistic approach, user experience and resistance to change, amongst others.During implementation, digital and tailings technical teams engaged with the pilot clients with the aim to solve their operational challenges and ensure that the experience can be extended to other tailings facilities.As the system is being implemented, modules have been developed with the required functionalities to provide a flexible system that can be managed and customized by the user.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0210,017
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations0
Publié2024
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