A Spatial Multi-Criteria Analysis Process to Optimize and Better Defend the Pipeline Route Selection Process
Notice bibliographique
Résumé
Linear infrastructure routing experts struggle with providing rationale for final route selections that are defensible, transparent, open to two-way stakeholder communication, and ultimately scientifically rigorous and repeatable. Likewise, proponents are wise to adopt a front-end, risk-based approach to proactively identify, mitigate or possibly avoid routing decisions that may result in stakeholder opposition and costly permitting and/or approval delays. This paper discusses an approach using Geographic Information Systems (GIS) and a highly structured multi-criteria spatial analysis (MCA) to identify potentially optimal corridors and routes based on best available environmental, social, economic and technical spatial datasets. This approach can be used by multidisciplinary project teams to systematically capture, explore and record routing protocols and assumptions, and then extrapolate these considerations through GIS modelling into simulated corridor and route options which can then be quantitatively analyzed, compared, documented and communicated. Early identification and mitigation of project routing risks may help reduce or avoid costly project delays at later stages. Stakeholder communication and consultation can be incorporated at each stage in order to inform routes and explore trade-offs, as well as communicate routing rationale in an open, constructive and meaningful way. The resulting benefits of this approach include a robust and comprehensive rationale, providing proponents with a clear and compelling “story” in support of public and stakeholder consultation as well as the regulatory approval process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».