MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7036304575

Atmospheric fuzzy risk assessment of confined spaces at mine reclamation sites

2011· other· en· W7036304575 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2011
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaWorkSafeBC
Mots-clésFuzzy logicLand reclamationHazardous wasteContainer (type theory)Confined spaceSpace (punctuation)Risk assessmentHeuristic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2006, a tragic accident took place at the Sullivan mine in Kimberley, British Columbia. Four people died as the result of their entry into an oxygen-depleted sampling station located at the toe of a waste dump. The dump had been in active use for over 50 years and the sampling shed for about 5 years without any problem. The accident was reported as being unprecedented in the history of mining. The accident shows that reclamation sites can be an atmospheric danger only recognizable if a risk assessment is carried out on a regular basis for many years after closure. It is important to conduct regular assessments since there are physical, chemical and environmental factors that affect oxygen-depletion in waste dumps that change over time. In this thesis, an Atmospheric Fuzzy Risk Assessment (AFRA) tool was devised to recognize confined space dangers at sulfide waste dumps undergoing reclamation. The tool is a fuzzy expert system to transfer knowledge on atmospheric hazards. Modeling the complex environment of a waste dump where internal and external factors change temporally and spatially using conventional mathematical tools is a difficult task. Therefore, a technique based on fuzzy logic and weighted inferencing was applied since this method relies on a heuristic approach that allow for case–based reasoning. AFRA can help mining engineers and other safety professionals to recognize this type of danger while developing a confined space inventory at any site. The second goal of this research has been to create an application for hand-held pocket PCs and/or Smart phones that can be used by first-responders to provide answers about a possible confined space situation to help them decide to enter or not into that space.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuecIRcle (University of British Columbia)Même sujetMachine Learning in Materials ScienceTravaux en français237 207