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Enregistrement W2325466647 · doi:10.1061/40475(278)59

Multi-Dimensional Utility Model for Selection of a Trenchless Construction Method

2000· article· en· W2325466647 sur OpenAlexaff
E. N. Allouche, Samuel T. Ariaratnam, Simaan AbouRizk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrenchless technologyComputer scienceProcess (computing)PreferenceRank (graph theory)Modular designAnalytic hierarchy processSelection (genetic algorithm)Ranking (information retrieval)Industrial engineeringData miningOperations researchEngineeringMachine learningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a decision-support system developed to assist practicing professionals in matching project parameters with characteristics of the various construction methods and evaluating the degree to which each method satisfies user requirements. The model, named Innovative Modular Procedure for Evaluation of Construction Technologies (I.M.P.E.C.T), combines concepts from constraint satisfaction techniques, linear algebra, calculus, and applied statistics. The proposed model employs a two-step selection process, namely a technical evaluation and a preference evaluation. At the technical evaluation stage, characteristics of each construction method are compared with the project's qualifying attributes (i.e. pipe diameter) to ensure technical soundness of the method. The preference evaluation process includes parameters considered to be controlled by the user (i.e. cost). The model determines the likelihood that each of the construction methods will satisfy the user objectives and rank it based on its utility value, which is equal to the sum of the product of each degree of user objective satisfaction and the probability of such an outcome. The proposed method represents a powerful decision-making model capable of addressing the complex and interacting technical, social, business, and risk aspects associated with many large trenchless technology projects.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,895

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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