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Enregistrement W2093055763 · doi:10.1117/12.435599

<title>Archival of data from monitoring of innovative structures</title>

2001· article· en· W2093055763 sur OpenAlexaffabout
J. L. Humar, Neal M. Holtz, Huzaifah Qureshi

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBridge (graph theory)Interface (matter)Data acquisitionInstrumentation (computer programming)Data collectionExcellenceDatabaseRelational databaseOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under the auspices of the Canadian Network of the Centers of Excellence on Intelligent Sensing of Innovative Structures ( ISIS) a number of bridges incorporating innovative materials and/or innovative structural concepts have been instrumented with a view to monitoring their health. ISIS has initiated a project to create a central archive for the long-term collection and maintenance of the data obtained from the instrumented bridges. Typical instrumentation consists of sensors of various kinds (temperature, strain, displacement and acceleration). Data may be collected at regular intervals under normal traffic conditions using an automated or semi-automated data acquisition system. As well, static and dynamic load tests may be scheduled and performed from time to time. The data received from the various sources will be converted to a common format and will reside in a central relational database. A world-wide-web interface to the archive has been provided. The interface will allow authorized bridge managers to submit data to the archive. It will also allow other researchers to explore the archive, and to extract data from it, using many common formats.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,077

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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