Notice bibliographique
Résumé
Due to the many uses and the resulting lack of space within a municipally owned right-of-way, utility companies are often required to accommodate requests to relocate their assets. These requests come from external agencies such as the City of Toronto, Ontario Ministry of Transportation, Metrolinx, as well as private developers, to name a few. Relocation requests can be difficult to coordinate and cause frequent project delays and cost overruns. While it is important for the requesting agencies to clearly define the requirements of the relocation that is required, it is also important for utility companies to have a process that sufficiently meets the needs of the requesting agency. This report aims to identify best practices for processing relocation requests among utility companies from the Greater Toronto Area (GTA) by interviewing representatives from utility companies who are responsible for coordinating relocation projects. Data collected from these interviews determined that the process that each company uses is generally a combination of common implementation methods, depending on the overall structure of the utility company. Despite these differences, successful utility companies ensure that they are able to determine the horizontal alignments to where they are relocating early in the coordination, and maintain a project timeline within one year. Utility companies that do not already incorporate these steps should strive to meet these goals. Requesting agencies must also take into consideration that coordinating relocation projects is not the primary line of business for utility companies, and that there are due processes that must be followed to execute a relocation project. As such, it is recommended that utility companies work with external agencies that frequently request relocation work, to devise a process that is mutually beneficial and agreeable.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».