MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2041759168 · doi:10.1115/ipc2012-90343

Development of Pipeline Integrity Performance Indicators for Canadian Energy Pipelines

2012· article· en· W2041759168 sur OpenAlexaffabout
Rachel Lee, Bob Coote

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensSpectra Energy (Canada)Petroleum Technology Alliance Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrity managementPerformance indicatorPipeline (software)Pipeline transportComputer scienceStakeholderRisk analysis (engineering)Energy performanceProcess managementEfficient energy useBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2004, in response to a number of internal and external drivers, the Pipeline Integrity Working Group (PIWG) of the Canadian Energy Pipeline Association (CEPA) undertook to develop pipeline integrity performance indicators. The PIWG wished to create indicators that would assist in reporting performance to regulatory stakeholders and provide its member companies with a means of comparing their respective integrity performance with the performance of their peers in the industry. The development of meaningful performance indicators is not as straightforward as it might appear. The performance indicator analysis and reporting has evolved since the initial report prepared in 2004, and now trends in the indicators are emerging that can be used to improve understanding of the issues and successes related to pipeline integrity management. This paper describes development of the CEPA pipeline integrity performance indicators including: • Stakeholder expectations; • Characteristics of the CEPA performance indicators; • The steps in development the performance indicators; • Key elements; • Data collection; • Data analyses; • Reporting; • Significant modifications; • Issues; and • Next steps.

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)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0190,017
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetStructural Integrity and Reliability AnalysisTravaux en français237 207