USING GPS FOR AUGMENTING DEFORMATION MONITORING SYSTEMS IN OPEN PIT MINES—PROBLEMS AND SOLUTIONS
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les grandes mines a ciel ouvert exigent une surveillance continuelle de la stabilite des parois des gradins. Dans la plupart des cas, une exactitude de l om ou mieux a un niveau de confiance de 95 % est necessaire dans la detection du deplacement de centaines de cibles. A l'heure actuelle, les stations totales robotisees (STR) fournissant une reconnaissance automatique des cibles s'averent la solution la plus efficiente pour le probleme de surveillance. Dans les grandes mines a ciel ouvert, il pourrait etre necessaire de placer les STR pres du fond de la mine dans des conditions instables sans visibilite vers des points de reference stables. Des essais approfondis ont ete effectues dans une grande mine a ciel ouvert pour evaluer l'utilisation des GPS pour controler la stabilite des STR. Le but etait d'obtenir des corrections GPS pour la position des STR avec un ecart-type infericur ou egal a 2,5 mm pour chacune des trois composantes (N, E, h). Cinq jours de donnees continuelles de GPS a differents niveaux de la mine a ciel ouvert ont indique que les principales limites pour respecter les exigences en matiere d'exactitude sont des delais tropospheriques residuels et une visibilite limitee des satellites. Pour ameliorer le rendement du systeme combine de surveillance STR/GPS, plusieurs solutions de remplacement ont ete suggerees, y compris l'ajout de pseudolites aux GPS et l'utilisation d'une technique de filtrage adaptative dans le traitement des donnees GPS.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it