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Enregistrement W2136397510 · doi:10.1061/9780784413692.021

Risk-Based Condition Assessment and Rehabilitation Planning in Colorado Springs

2014· article· en· W2136397510 sur OpenAlex
Chris Macey, Darlene Garcia, Brad Croft, James Davidson

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.

Notice bibliographique

RevuePipelines 2014 · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrioritizationMetropolitan areaRisk assessmentPopulationPotable waterRationalization (economics)Software deploymentRehabilitationCivil engineeringComputer scienceEngineeringEnvironmental planningEnvironmental scienceEnvironmental engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorado Springs, Colorado, has a population of more than 400,000 people with a metropolitan service area of more than 600,000. Colorado Springs Utilities (CSU) had identified a need to evaluate the effectiveness of its current potable water project identification and prioritization model, assess different techniques to ascertain pipe condition and predict pipe failures, and assess alternatives to open cut replacement that would mitigate the risk of water main failure at a lower cost and with reduced impact to customers. This paper provides an overview of studies carried out on the existing program and potable water system in Colorado Springs and the development of a unique risk-based framework to facilitate both condition assessment and rationalization of rehabilitation requirements for its entire potable water distribution network. It also provides both an overview of the overall risk-based approach and examples of initial condition assessment programming tools, techniques, and results. Phase 1 of the program was completed in 2012/2013 and Phase 2, which includes the deployment of field-based condition assessment activities, commenced in 2014.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,237 · 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