Aplicación de tecnologías de monitoreo en tiempo real para la detección de gases tóxicos en minería subterránea: estudio en San Gerardo, Ponce Enríquez
Bibliographic record
Abstract
Este estudio evalúa la presencia y el comportamiento de gases peligrosos en labores de minería subterránea del distrito San Gerardo – Camilo Ponce Enríquez (Azuay, Ecuador) mediante tecnologías de monitoreo en tiempo real. Se aplicó un enfoque cuantitativo, descriptivo–comparativo, con 84 observaciones en cuatro puntos (P1–P4) y tres años (2023–2025). La instrumentación multicanal (O₂, CO, CO₂, H₂S y TVOC) operó con registro de alta frecuencia (≈10 s) y agregación en cortes de 5–20 min. El análisis incluyó estadísticos descriptivos, tasas de excedencia frente a umbrales internacionales (O₂ 19,5 % v/v; CO 25/50 ppm; CO₂ 5.000/30.000 ppm; H₂S 1/5 ppm), y correlaciones (Pearson/Spearman). Los resultados mostraron tasas elevadas de O₂ < 19,5 % (70–75 %) en todas las combinaciones punto–año; excedencias de CO > 25 ppm sólo en 2024 (11,1 %); CO₂ sin excedencias de TWA; y, aunque H₂S no presentó excedencias agregadas, evidenció asociación con TVOC (ρ≈0,74) y CO con CO₂ (ρ≈0,52). En 2025 se planificó correlación inter-equipo; no obstante, la falta de pares apareados y la varianza nula en ciertos canales impidieron cuantificarla formalmente. Se priorizan medidas de ventilación, gestión de fuentes diésel, telemetría con alarmas y protocolos de emergencia, junto con la recuperación del componente temporal para perfilar gradientes intrajornada. Se concluye que existen atmósferas peligrosas por deficiencia de oxígeno y eventos episódicos de CO, lo que exige acciones correctivas inmediatas y monitoreo continuo alineado con el marco normativo nacional e internacional.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".