Defect-Based Condition Assessment of Concrete Bridges
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
Reliable bridge condition assessment is considered the first step, and perhaps one of the most essential elements, of an efficient bridge management system. This consideration stems from the fact that available assessment inputs are constantly interpreted for maintenance decisions and budget allocation to the deserving, intervention-needy bridges within a region's inventory. Thus, carrying out effective bridge assessment is vital to ensure the safety and sustainability of the bridge infrastructure. In practice, the evaluation of concrete bridges is mostly conducted on the basis of visual inspection, associated with considerable uncertainty and subjectivity inherent in human judgments. Additionally, conclusions are often drawn in the absence of a thorough review of critical factors. Therefore, to circumvent the existing limitations, this study proposes a fuzzy hierarchical evidential reasoning approach for detailed condition assessment of concrete bridges under uncertainty. The essence of this framework addresses the treatment and aggregation of detected bridge defect measurements systematically to establish an enhanced platform for reliable bridge assessment. The proposed approach is facilitated by a hierarchy structure that models the several levels of a concrete bridge under assessment: bridge components, structural elements, and, most particularly, the measured defects. A belief structure is employed to grasp probabilistic uncertainty (ignorance) in the assessment, while fuzzy uncertainty (subjectivity) is processed through a set of collectively exhaustive fuzzy linguistic variables. Eventually, the Dempster–Shafer theory is used within the suggested framework for accumulating supporting pieces of evidence toward a comprehensive and educated overall condition assessment.
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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 | 0,002 |
| 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 découle