Decision Support Model for Integrated Intervention Plans of Municipal Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a model designed to facilitate the decision-making process for corridor rehabilitation of municipal assets. The proposed model comprises four main modules encompassing identification of corridor segments, risk assessment of individual asset networks, and integrated risk assessment to identify critical corridor segments and set priorities for intervention plans. In general, risk assessment requires integration of the criticality of the asset condition and the consequences of failure values to prioritize intervention plans. Each asset network was evaluated with respect to 13 economic, social, and environmental factors using a weighted scoring system. The criticality index of each asset was developed by combining the consequence of failure index with the condition rating index. The integrated risk index for network segments was calculated by integrating the three criticality indices of the individual assets. A case study, from one of the 19 boroughs within the metropolitan area of the City of Montreal in Canada, was used to illustrate the developed modules and their respective functions. The results indicated a strong positive relationship between the integrated risk index and the criticality indices of the three networks. It also shows that the model successfully represents the integrated criticality index for the combined water, sewer, and road segments using their criticality indices as the coefficient of determination R2 was 0.9656. The implementation of the proposed model on the case study enabled condition rating of integrated segments into five main levels of criticality. The developed model is expected to assist municipal engineers and decision makers to prioritize inspections, rehabilitation, and replacement decisions and optimize budget allocation and resource usage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».