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Enregistrement W2088593586 · doi:10.1061/40972(311)74

Six Sigma Approach to Sustainable Institutional EnvironmentalData Management

2008· article· en· W2088593586 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeoCongress 2008 · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensGlencore (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Environmental remediationData qualityPopulationComputer scienceData managementProcess managementBusinessRisk analysis (engineering)Environmental economicsEngineeringOperations managementDatabaseEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of a 3-year six sigma evaluation of a centralized corporate remediation data management system are presented. The primary focus of the study is to improve electronic management of remediation data generated for the corporate environmental remediation function. The examination is unique in that no prior body of work has applied six sigma methods to environmental remediation data management. Both qualitative and quantitative six sigma tools have been applied in the study. Metrics are presented illustrating significant improvements in cost, quality, and cycle time since implementation of the system. A cost function is derived to predict normalized costs for data management as a function of the number of records in a database based upon a statistical population of 110 remediation sites and over 11 million records. The importance of remediation data management is examined within the context of process sustainability from the standpoint of protection of human health and environment, improved regulatory compliance, and greater transparency. The study is relevant to the state of environmental remediation within the context of more stringent enforcement through the regulatory agencies and the courts, an intensifying complexity of state and federal electronic data delivery (EDD) requirements, a ratcheting downward of cleanup standards, lower analytical detection levels, increasing requirements for capture and retention of analytical metadata, continued reliance on containment and institutional controls, and a parallel increasing demand for data that quantifies the nature, extent, and temporal variability of contamination. Application of six sigma metrics results in more-effective institutional stewardship manifested by reduced cycle time, significantly reduced cost, and enhanced data quality and defensibility through the long-term remediation lifecycle, which can span decades. A case study is presented for a complex, multimillion-dollar site remediation effort.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,243 · 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