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Enregistrement W2008481944 · doi:10.1061/(asce)ps.1949-1204.0000112

Validation of Photogrammetric Monitoring for TrenchlessConstruction Applications

2012· article· en· W2008481944 sur OpenAlexaff
Jason S. Lueke, Pinghe Sun, Brad Carey, Samuel T. Ariaratnam

Notice bibliographique

RevueJournal of Pipeline Systems Engineering and Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensAlberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotogrammetryExcavatorTrenchless technologyInertial measurement unitGlobal Positioning SystemTriangulationTerrainInclinometerComputer scienceEngineeringArtificial intelligenceCivil engineeringGeologyGeodesyPipeline transportGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A primary concern of owners specifying trenchless installation and rehabilitation methods are surface movements during construction. Surface heave or settlement can occur as a result of contractor methodology, design, or geotechnical conditions. Performing quality assurance during and after construction provides owners with an understanding of what surface movements have occurred and if remedial action may be required. Traditional methods utilized to measure ground surface movements include surveying triangulation, geometric leveling, and global positioning system (GPS) surveying. This paper presents a procedure to utilize photogrammetry in the measuring of ground movements and examines its precision and accuracy in simulated field conditions. Utilizing consumer-grade digital single lens reflex (SLR) cameras, photogrammetry does not require highly trained personnel, takes less time, and costs less money than traditional methods. Accuracy is determined by comparing measurements taken with photogrammetry to those taken with traditional rod and level. The results are compiled and analyzed to determine the accuracy and precision of photogrammetry in measuring ground movements.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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