Production and commercial management model using mining software in a Canadian underground mine
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo aborda la gestión comercial de minerales en una operación minera, enfocándose en mejorar la trazabilidad y reconciliación de datos a lo largo de la cadena de valor. La mina objeto de estudio enfrenta problemas derivados de la dispersión y falta de integración de la información de producción, lo que ocasiona demoras y errores en la validación de tonelajes y leyes del mineral, afectando la toma de decisiones comerciales. Se diseñó un modelo integral que digitaliza y automatiza el registro y reconciliación de datos desde la extracción hasta la comercialización, utilizando software minero. El escenario incluye procesos clave como voladura, acarreo, chancado, planta y logística, donde la consolidación de información y generación de reportes centralizados permiten mejorar la eficiencia operativa. Asimismo, la implementación de un software minero especializado para la valorización del mineral permitió aumentar significativamente la precisión de los cálculos, logrando una exactitud superior al 95 % en comparación con los procesos manuales, y reducir el tiempo requerido para este proceso de seis horas a aproximadamente una hora por lote, facilitando una toma de decisiones más ágil y confiable. Los resultados reflejan mejoras sustanciales en la eficiencia operativa y en la calidad de la información, contribuyendo a optimizar la gestión comercial minera mediante datos precisos y oportunos.
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 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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".