The impact on environment of underground infrastructure utility work
Notice bibliographique
Résumé
Canadian municipalities have noted that 59% of their water systems and 68% of their sewer systems required repair. To rehabilitate, replace or construct a water or sewer pipeline, several methods can be used: open-cut or one of several trenchless technologies (TTs). The selection of the method positively affects the surrounding environment. Therefore, the impact on environment (IoE) becomes a vital concern in selecting the appropriate construction or rehabilitation method for water or sewer pipelines. The research presented in this paper aims at developing an IoE model that compares the open-cut and TT methods. The IoE factors and their related data are collected, analysed and categorised based on literature review and expert opinion. Two models are designed in order to assess the IoE of the open-cut and TT methods. Results of the open-cut technique show that the impact on social factor has the maximum relative weight of 0.36; however, the impact on project characteristics has 0.33 and on environment has 0.30. The impact of TTs on project characteristics has the highest weight of 0.38, in which social factor is the lowest (0.28). The IoE value, using the open-cut method, is 0.4739; however, its value using the TT method is 0.3346. The developed IoE model shows robust results in quantifying the impact on environment of underground utility work. This research is relevant to both industry practitioners and researchers. It develops models to determine the IoE for the open-cut and TT methods. They are also beneficial to the municipal experts.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».