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.
Bibliographic record
Abstract
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.
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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 | 0.000 | 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 | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".