The Executive Support System of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Ministry of Transportation of Ontario (MTO), Canada, is currently implementing an asset management business framework (AMBF). The AMBF provides the ministry with an ambitious blueprint for incorporating asset management concepts into its existing business processes. A key component in the AMBF is the ability to integrate results from the ministry's existing management systems. In support of the AMBF, MTO has developed a prototype executive support system (ESS). The ESS is a what-if analysis tool that predicts network performance over time using data from the ministry's pavement and bridge management systems. It enables decision makers to evaluate the relationship between performance and budget and to view results by region, corridor, or functional class. This paper presents the analytical approach used to develop the ESS and describes how it was implemented by MTO. The ESS uses a candidate-based approach to system integration, which enables the integration of any management system capable of generating work candidates and estimating their impact on a defined set of performance measures. The ESS brings together data from these systems and performs an additional level of cross-asset economic optimizations, taking into account user-defined operating assumptions. Although much work has recently been done on the integration of pavement and bridge systems, the objective of this paper is to present a practical example implemented by MTO.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».