Integrated Decision-Support Framework for Municipal Infrastructure Asset
Notice bibliographique
Résumé
Integration planning of Infrastructure systems reveals a changeling decisions facing Canadian municipalities for planning repair/renewal of road network, water distribution network, wastewater distribution network. Decision-making for these networks requires the incorporation of a massive amount of data collection, building business processes, identifying decision variables and optimization. The objective of this research is to establish a methodology to facilitate decision making process that ensures reliable and optimum decision regarding corridor rehabilitation for road, water and wastewater network. This proposed framework employs the following tasks: (1) analyze risk; (2) conduct performance evaluation; (3) assess the current physical condition of the pipe and road segment; (4) collecting data and performing data gap analysis; (5) document a conceptual business process diagrams; (6) develop decision analysis trees; and (7) implementing optimization of repair/renewal cost and defining the best replacement interval via genetic algorism (GA). In order to demonstrate the model features, a case study has been utilized from the City of Guelph, ON, Canada. The model is developed via genetic algorism (GA) using GIS platform. The results assist in setting priorities for integrated corridor rehabilitation and anticipated to generate a capital planning program for the city's infrastructure. In conclusion, this framework helps Canadian municipalities evaluate and select feasible optimal assets for integrated corridor rehabilitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».