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Enregistrement W2128383083 · doi:10.1061/9780784413616.216

Estimating Potential Cost Savings from Implementing an Innovative TBM Guidance Automation System

2014· article· en· W2128383083 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueComputing in Civil and Building Engineering (2014) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomationContext (archaeology)Reliability (semiconductor)Cost estimateIdentification (biology)CrewComputer scienceReliability engineeringProductivityRisk analysis (engineering)Field (mathematics)EngineeringSystems engineeringBusinessAeronautics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is vitally important to evaluate costs, benefits and risks associated with adopting a new method or technology prior to field implementation. The present research proposes a framework for estimating potential cost savings by implementing new method or technology in the field in terms of: (1) productivity-dependent crew cost; (2) time-dependent indirect cost; and (3) time-independent indirect cost in the current practice that can be removed. In regards to system reliability, the proposed framework guides the identification of possible breakdown event categories and the evaluation of probabilities and consequences for each category of event. A case study is presented in the context of developing an innovative TBM guidance automation system in tunnel construction. Potential cost saving resulting from implementing the new automation system for a 1,000-meter-long drainage tunnel project in Edmonton, Alberta is estimated to be $346k, which far outweighs the additional cost associated with system reliability (about $ 34k) by about ten-fold.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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