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Enregistrement W2111272836 · doi:10.1109/tdc.2006.1668721

Project Evaluation and Selection at BC Hydro

2006· article· en· W2111272836 sur OpenAlexaff
R. Zucker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Index (typography)Customer satisfactionSelection (genetic algorithm)Duration (music)Computer scienceReliability engineeringProcess (computing)Operations researchEngineeringBusinessMarketingArtificial intelligencePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. Electric utilities are on a never ending quest to attain higher levels of performance for increasingly lower costs. An important part of this effort is to define meaningful definitions of performance. For distribution reliability typical approaches use reliability indices such as the system average interruption frequency index (SAIFI), the system average interruption duration index (SAIDI), and the customer average interruption duration index (CAIDI). Unfortunately, such measures are weakly correlated to customer expectations and customer satisfaction. Therefore, project evaluation and selection processes based on these measures may not be sufficient, at least from the customer perspective. At BC Hydro, performance targets are differentiated for different distribution circuits based on customer mix, geographic characteristics, and the customer expectations relates to the specific mix of geography and customer type. Such differentiation results in performance metrics that are more strongly linked to customer expectations, and serve as a solid basis for the project evaluation and selection process. This presentation describes the efforts at BC Hydro for developing performance targets, and the use of these performance targets in project evaluation and selection

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1490,049

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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