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Enregistrement W114440510

CSIR contribution to the 2010 state of engineering infrastructure in South Africa report card

2010· article· en· W114440510 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin Wall, Chris Rust, S Amod, David Botha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationGovernment (linguistics)BusinessSanitationReport cardCritical infrastructureQuarter (Canadian coin)Private sectorEngineeringFinanceEconomic growthComputer securityComputer scienceGeographySociologyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2006, the South African Institution of Civil Engineering (SAICE), utilising desktop research documentation prepared for this specific purpose by the CSIR, released the first ever “report card” of the state of engineering infrastructure in South Africa. This highlighted “the observations of the professionals responsible for the planning, construction, operation and maintenance of our nation’s life-support system”. It graded infrastructure (water, sanitation, solid waste, roads, airports, ports, rail, electricity and hospitals and clinics) on a scale from A+ through E-. Overall, it gave the nation’s infrastructure a D+ grade. The importance of infrastructure for social and economic development is underestimated and consequently its maintenance is often neglected. The purpose of the report card was to draw the attention of government, and of the public at large, to the importance of maintenance, and to factors underlying the state of repair of infrastructure ‐ factors such as skills and finance, for example. The report card was a great success in that it received media coverage exceeding the highest expectations. SAICE last year approached CSIR Built Environment with a request to again prepare desktop research documentation, on the basis of which the different infrastructure sectors could be graded. Agreement was reached, and, at the time of writing (June 2010) the research documents for most of the sectors have been completed or are nearly completed. SAICE will thereafter, with the assistance of the CSIR, grade each infrastructure sector, prepare the final document, and launch it towards the end of the third quarter of 2010.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,018

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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