Challenges in Utility Coordination and Implementation of Pavement Degradation Fees
Notice bibliographique
Résumé
The City of Calgary (The City) has a road network of nearly 16,000 lane-kilometres with an asset value of about $11 Billion. On an extensive roadway network like this which is further growing it can be very expensive and disruptive to carry out maintenance activities on sections affected by utility cuts. A forensic investigation was conducted to determine the level of impact on the serviceability of pavements in Calgary due to the utility cuts and the findings were presented at TAC Conference in 2014. The study estimated 22 percent as the loss of service life. Based on the findings, The City decided to engage the utility companies, developers and other stakeholders in implementing the pavement degradation fees. In 2015, The City implemented pavement degradation fees to recover costs associated with reduction of service life and any maintenance costs associated with it during its life cycle to bring the road back to the condition prior to the utility cut. While pavement degradation fees is charged on all utility cuts, surface restoration fees has been historically applied to roads with Visual Condition Index (VCI) greater than 7.0 and/or roads less than two years old. This paper presents the implementation process and associated challenges where stakeholders from various quarters were involved. The paper identifies the steps taken to improve the coordination of right-of-way projects between The City, developers, contractors and Utilities.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».