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Enregistrement W2330973801 · doi:10.1109/icgpr.2014.6970460

Condition assessment of critical infrastructure with GPR

2014· article· en· W2330973801 sur OpenAlexaffabout
Csaba Ékes, Péter Takács, B. Neducza

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGround-penetrating radarWater pipePipeline transportCivil engineeringGeologyRadarEngineeringForensic engineeringGeotechnical engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tunnels, bridges and dams represent some of the most critical public infrastructure. This paper presents case studies in novel application of GPR for condition assessments of these structures. The 200st Overpass in Langley, BC, Canada case study is a successful application of multiple frequency GPR systems to assess the structural condition of a critical highway overpass along the Trans Canada corridor. The GPR survey revealed construction deficiencies including mapping subsurface voids which was necessary in order to design proper remediation. The Mission, BC, Canada case study illustrates using Pipe Penetrating Radar (PPR), the underground, inpipe application of GPR for mapping voids outside a reinforced concrete storm sewer pipe. The same void was located and confirmed from an above ground GPR survey, thus successfully combining the results of in pipe, high frequency PPR with above ground low frequency GPR surveys. A 33 inch diameter vitrified clay pipe (VCP) that experienced catastrophic failures despite being installed only seven years ago in a California municipality was the subject of the third case study. PPR and CCTV inspection of over 9,000 ft of pipe provided quantitative pipe condition data and allowed the asset owners to design the most suitable and cost effective rehabilitation and replacement strategy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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