Notice bibliographique
Résumé
The navigation mission of the US Army Corps of Engineers entails maintenance and improvement of about 40,000 km of navigable channels serving 400 ports, including 130 of the nation's 150 largest cities. The Corps dredges an average annual 230 million cu m of sedimentary material at an annual cost of about $400 million (US). The Dredging Research Program (DRP) was conceived as an applied R&D program to meet documented needs of the Corps' division and district offices for technological advances to optimize its dredging activities. The $35 million (US), 7-year DRP was initiated in 1988. Many distinct products have been developed by the DRP for which annual and one-time direct and indirect benefits are quantifiable. For the first time in the US, a detailed study has been conducted to accurately quantify and document the economic benefits of a federal R&D program. The DRP applied private industry uncertainty analyses to quantify in dollars Corps-wide use of DRP products. A computerized Monte Carlo simulation, skewed to the right, allowed conservative benefit certainty to be developed from DRP benefit estimates. The certainty simulations provide a 90 percent confidence level ascertaining that application of DRP products will benefit the US at least $14 million (US) annually in 1994, and at least $109 million (US) by 1998, in 1994 dollars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,992 | 0,993 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».