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Enregistrement W2008459439 · doi:10.1139/l04-077

A method-based survey of life cycle costing literature pertinent to infrastructure design and renewal

2005· article· en· W2008459439 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Paul N Christensen, G A Sparks, Kent J. Kostuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLife Cycle Costing Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife cycle costingActivity-based costingKey (lock)Process (computing)Computer scienceRisk analysis (engineering)Systems engineeringEngineeringManagement scienceConstruction engineeringBusinessComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by Canada's infrastructure crisis, the Intelligent Sensing for Innovative Structures (ISIS) Canada Research Network has developed and demonstrated the efficacy of innovative materials and monitoring technologies to support infrastructure design and renewal efforts. To quantify the potential benefits of these technologies across a diverse range of infrastructure applications, a rational, pragmatic and flexible method of life cycle costing (LCC) is needed. The purpose of this paper is to review and broadly classify LCC methods evident in pertinent literature. Through this process, a state-of-the-art LCC method is identified and described. Its noted strengths and limitations suggest promising avenues for future research.Key words: life cycle cost, infrastructure, design.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0470,057
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations46
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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