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Enregistrement W4417047904 · doi:10.17159/2411-9717/860/2025

Review of quality assurance methods for hydro-powered resin bolting

2025· article· W4417047904 sur OpenAlexaff
J.P. Gouvea, W. Geel

Notice bibliographique

RevueJournal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensGlencore (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoltingCoal miningCoalQuality assuranceQuality (philosophy)Hard coal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resin bolting in South Africa has been developed and refined in underground coal mines (i.e., soft rock) since the late 1940s. The extension of resin bolting to hard rock mines started in 2003 and has required significant adaptations, challenging the status quo from both a supplier and applicator perspective. As far as resin bolting is concerned, the most affected aspect in coal mining and hard rock mining environments, is the rock drills or machinery used for installation. Hard rock mines mostly use hand-held airlegs with limited thrust, low torque, and rotation speed, relative to coal mine mechanised bolters. Resin bolt development for hard rock mines was, and still is today, predominantly focussed on compensating for the 'shortfalls' of using hand-held airlegs. At face value, hydro-powered rock drills, which are more powerful than traditional handheld equipment, provided hard rock mines with a means to attain more consistent and reliable resin bolt installations. This paper assesses the quality and performance of hydro-powered resin bolting at an intermediate to deep level platinum mine in South Africa and its potential contribution to rock-related instabilities when applied erroneously. The findings of this paper necessitate a revision of current quality control and quality assurance measures related to resin bolting for underground support.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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