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Enregistrement W2122604791 · doi:10.1109/eicccc.2006.277258

Potential Cost Impacts for Adaptation of Building Foundations in the Northwest Territories

2006· article· en· W2122604791 sur OpenAlexaffabout
T. E. Hoeve, Fuqun Zhou, Aining Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostClimate changeFoundation (evidence)Settlement (finance)Adaptation (eye)Global warmingRange (aeronautics)Unit (ring theory)Environmental scienceGeographyEnvironmental resource managementPhysical geographyGeologyEngineeringComputer scienceArchaeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Northwest Territories (NWT) is within the zone of permafrost. Many buildings, particularly in the northern NWT, are founded on permafrost. The last 30 years have exhibited increased warming trends. Continued warming will result in increased ground temperatures and thaw of permafrost, in turn resulting in ground settlement and increased seasonal freeze-thaw effects. For buildings founded on or in permafrost, this can be expected to bring about foundation distress. This paper describes the development of cost estimates to adapt existing building foundation infrastructure in the NWT to climate change impacts. Building foundation inventories were compiled for six communities in the NWT. The communities were selected to represent a range of sensitivities, geographic regions and populations. Unit costs to adapt different foundation types were developed, based on building size. The unit costs were applied to the inventories to determine a potential cost to adapt the foundations in each community. The findings from each community were upscaled to the entire NWT by considering community size and estimated distributions of foundation type. The estimated "worst case" cost, assuming all foundations on permafrost would require adaptation, totals about $420 million. A "best guess" adaptation cost, considering the thermal and physical sensitivity of each community, is in the range of $200 to $250 million.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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