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Enregistrement W2111799146 · doi:10.5539/mas.v5n4p158

Geovisualization of Sub-surface Pipelines: A 3D Approach

2011· article· en· W2111799146 sur OpenAlexvenueno aff
Abdul‐Lateef Balogun, Abdul-Nasir Matori, Dano Umar Lawal

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportDamagesComputer sciencePipeline (software)VisualizationGeographic information systemWitnessConstruction engineeringRisk analysis (engineering)Mining engineeringCivil engineeringGeologyEnvironmental scienceEngineeringRemote sensingBusinessData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This century has continued to witness an ever increasing reliance on Geographical Information Systems (GIS) technology for the management of utilities’ pipelines world over. Underground cables and pipelines are required to transport essential utilities such as oil, gas, water and electricity from one part of the city to another. Unlike on-surface pipelines, the fact that subsurface pipelines are hidden from the naked eyes makes them susceptible to neglect and damages without being easily noticed. Such damages and consequent pipe failures often have disastrous consequences on the environment and its inhabitants. A common source of subsurface pipeline damage is the accidental cutting of pipelines by excavation workers, oblivious of the precise underground location of such pipelines. This is largely due to the fact that pertinent decisions are usually taken using two dimensional (2D) maps as reference; however, information contained in 2D maps are often misinterpreted by both field workers and professionals alike.Three dimensional (3D) maps are increasingly becoming popular due to their ability to overcome the limitations inherent in (2D) maps. They also aid the proper conceptualization of subsurface pipelines thereby making it easier to work around these pipelines without endangering them. One major drawback though is the exorbitant cost of most of the GIS packages that support the 3D modelling and visualization of subsurface pipelines. Furthermore, the advanced languages used in building many of these packages make it difficult for non-GIS experts and professionals to relate with them. Since people from diverse disciplines (without strong GIS background) need to visualize and analyze these subsurface pipelines on a regular basis, it is pertinent to develop a system capable of performing basic 3D visualization functions, in addition to being user-friendly and highly affordable. This paper discusses such a technique, utilizing open-source software.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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