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Enregistrement W1998279864 · doi:10.1108/09699981011038079

A multi‐attribute ranking method for bridge management

2010· article· en· W1998279864 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEngineering Construction & Architectural Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalytic hierarchy processRanking (information retrieval)Computer scienceFlexibility (engineering)Bridge (graph theory)Rank (graph theory)Asset managementMultiple-criteria decision analysisRisk analysis (engineering)Decision support systemOperations researchData miningManagement scienceEngineeringMachine learningMathematicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose A bridge network is a major capital asset that requires continuing investment in order to maintain the network within acceptable limits of safety and serviceability. Ranking and prioritizing procedures have been widely used by several departments of transportation to select bridges for intervention and to distribute the available funds among competing projects. The available ranking and prioritizing procedures have various drawbacks, and an improved, rational ranking and prioritizing procedure is needed. The paper aims to address these issues. Design/methodology/approach The requirements and characteristics of an innovative ranking and prioritizing method are identified during interviews with professionals involved in bridge management. Based on these requirements, multi‐attribute utility theory (MAUT) is selected to develop the method. A technique to develop utility functions based on the analytical hierarchy process (AHP) is discussed. A hierarchy structure that captures the decision‐making elements is presented. A case study is used to demonstrate the applicability and the validity of the proposed ranking method. Findings The research findings have identified the decision objectives and the criteria essential to rank and prioritize bridge projects, and these are included within a framework to rank and prioritize bridge projects while incorporating experts' input in the process. Practical implications The proposed framework includes weights for the various objectives and recommends utility functions to evaluate the different attributes. In addition, the framework provides flexibility to adjust the weights and to modify the utility functions to reflect network‐specific characteristics. This method can be used by departments of transportation to rank bridges in a network, even incorporating conflicting criteria, and it can be integrated within an already implemented bridge management methodology. Originality/value Ranking and prioritizing projects are essential steps in bridge management. Current methods for ranking and prioritizing bridge projects are associated with various drawbacks. This paper proposes an innovative ranking method for bridge networks, based on MAUT. This theory provides flexibility for the decision makers in expressing their degree of satisfaction with each bridge attribute.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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