Drinking Water Infrastructure Assessment: The National Research Council of Canada Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The essence of infrastructure asset management and decision-making on its renewal/rehabilitation is a trade-off between system performance and cost. System performance criteria for water networks include quality, quantity and reliability, i.e., the water should be safe, with acceptable aesthetics, taste and odour; regular and peak demand (including fire flows) should be met with acceptable pressure and with minimal interruptions. Costs comprise capital investment in system design, installation and renewal, operation and maintenance (energy, materials, labour, monitoring, inspection, testing, repair), and indirect and social costs incurred due to failure (property damage, disruption, illness, etc.). Several challenges need to be overcome in the development of an integrated decision framework for water distribution network. Mechanisms affecting system performance criteria are not all well understood. It is difficult to define and measure performance (which inherently comprises several non-commensurate and often conflicting criteria), let alone decide what level of performance is acceptable. It is also difficult to calculate the costs involved to achieve a specific level of performance. Substantial spatial and temporal variability is inherent in even a moderate-size network, and the collection of data on the performance and condition of these buried assets is often difficult and costly. At the National Research Council of Canada we have identified the need to address these issues in a holistic way, and in the last 15 years have been involved in a continual effort, both independently and in collaboration with others, to put the pieces of the puzzle together. Although the state of knowledge has advanced significantly since we started, a lot still needs to be achieved. This paper describes our past and current research activities, views and vision for future activities in the field.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».