Adjacency Modeling for Coordination of Investments in Infrastructure Asset Management
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.
Notice bibliographique
Résumé
Departments of transportation and municipalities are expected to implement infrastructure management systems powered by analytical tools. The tools perform long-term strategic analysis capable of identifying alternatives that achieve the most cost-effective solution and that provide sustainability to networks of infrastructure assets. However, results from such analyses reflect uncoordinated programs of works represented by actions scattered across time and space. The implementation of strategic analysis results as they emerge from life-cycle optimization bring about many small contracts, which translate into constant disruption of services for users and higher costs to the government. In addition, uncoordinated actions may result in utility cuts or premature damage to recently rehabilitated assets. This paper adapts classical time–space adjacency modeling to translate results from strategic analysis into coordinated tactical and operational plans addressing the aforementioned drawbacks. A case study of Kindersley, Saskatchewan, Canada, is used to illustrate the proposed approach for coordinating the program of works of pavements, sanitary and storm sewers, and water mains for one of the scenarios of the original strategic analysis. The approach can incorporate time and space considerations among neighboring assets for selected compatible actions (investments) guided by a heuristic simulation that follows the guiding objectives of the original optimization. The results from coordinated actions are compared with results from classical life-cycle optimization to determine the degree of optimality.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle