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Enregistrement W7026545012

Aplicación del método de explotación tajeo por subniveles - taladros largos para la recuperación de mineral económicamente rentable de los rellenos de mina San Genaro de la Corporación Minera Castrovirreyna S.A.

2018· dissertation· es· W7026545012 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuerenati · 2018
Typedissertation
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflection (computer programming)GeologistNova scotia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mina san Genaro de la Corporación Minera Castrovirreyna S.A., actualmente se ve avocada a la recuperación de antiguos rellenos detrítico de alta ley de mineral para así mejorar mucho más su producción. En su época fueron materiales de “bajas leyes” o “leyes no rentables”. Surge entonces la necesidad de aplicar un método de minado que sea más económicamente rentables y que permita alcanzar buena producción.
\nDentro de la tesis nos formulamos el problema general ¿Cómo recuperar el aun mineral económicamente rentable que se encuentra dentro de antiguos rellenos, en explotaciones mineras subterráneas de mina San Genaro de la Corporación Minera Castrovirreyna S.A.?; Teniendo como objetivo primordial: Recuperar el aun mineral económicamente rentable mediante la aplicación del método de explotación tajeo por subniveles – taladros largos de los rellenos en mina San Genaro de la Corporación Minera Castrovirreyna S.A.; luego comprobamos la hipótesis: Al aplicar el método de explotación tajeo por subniveles taladros largos se realiza una adecuada recuperación de mineral económicamente rentable de los rellenos de mina San Genaro de la Corporación Minera Castrovirreyna S.A., cumpliendo así la hipótesis planteada, finalmente concluimos y nos permitimos realizar recomendaciones, así como también adjuntamos bibliografía y anexos.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,278 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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