Transportation Asset Management: Strategic Workshop for Department of Transportation Executives
Notice bibliographique
Résumé
The Transportation Research Board (TRB) Task Force on Accelerating Innovation, partnered with the Joint AASHTO–FHWA–NCHRP International Technology Scanning Program, to conduct a 1-day, executive-level workshop on transportation asset management, December 13, 2006, in the National Academy of Sciences Lecture Room, 2100 C Street NW, Washington, D.C. This forum was limited to 15 senior executives and their asset management program managers. The agenda was developed to maximize dialogue and discussion. The program included the following highlights: International roundtable with speakers from Australia; Alberta, Canada; and the United Kingdom; U.S. roundtable and case studies with speakers from Florida, Michigan, Utah, and Ohio Departments of Transportation (DOTs); Focus on the role of asset management in the growing area of public–private partnerships (PPPs); and Extended dialogue time among senior executives. The program offered opportunities to learn how other states and countries have benefited from asset management: Better quantifying the condition of key assets; Improving financial projections by professionally dealing with shortfall and expectations; Improving system performance even with constant or declining dollars; Improving analyses and strategic investment options; Improving internal decision making; Improving dialogue with legislatures, governors, and citizens; Advancing culture change from expenditures to investments; and Applying asset management to better analyze PPPs.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».