Une nouvelle approche pour la caractérisation des aléas et l'évaluation des vulnérabilités des réseaux de support à la vie
Notice bibliographique
Résumé
Life support networks are vital structures, as they are significant in size and essential in nature for the entire society. A network failure may thus involve serious consequences. The analysis of the needs of those in charge of emergency measures has established that the behaviour of life support networks had to be studied not only for extreme events but also for all possible situations of failure. In this context, the role of civil engineers is crucial, since they must assure the safety of infrastructures from design to dismantling. The proposed approach consists of characterizing networks according to the importance and efficiency of their missions, operations, and essential infrastructures. This allows approaching network vulnerabilities from an exhaustive and global perspective. Based on the degree of efficiency of a mission, it is possible to identify the dysfunctioning operations and infrastructures, from which the internal and external causes of faults or failures could be defined. Instead of starting from a hazard and asking the question "What-if", as is currently done, this new approach aims at determining the vulnerabilities of a network by asking the question "Why". Once the potentialities of failures are defined, it will be possible, by using a global method of fusion, to determine the vulnerabilities of the various components of a life support network (missions, operations, infrastructures). This paper describes this new approach and the required criteria for the development of a global methodology for the assessment of anthropic hazard. Our article illustrates this approach with an application to a hydroelectric facility.Key words: risk, vulnerability, reliability, life support network, hydropower.
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 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 | 0,006 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».