Decision Support Model for Integrated Risk Assessment and Prioritization of Intervention Plans of Municipal Infrastructure
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a model for the integrated risk-based prioritization of municipal infrastructure assets. The model is a three-module decision-making tool for planning risk-based rehabilitation of water and sewer networks sharing the same corridor. The model is developed to identify corridor segments, assess risk of individual and integrated asset networks, and to set priorities for intervention plans of related critical corridor segments. The probability of failure of water pipe segments is calculated utilizing data from municipal inspection reports, while the probability of failure of sewer pipe segments is determined by soliciting experts’ opinions. The consequences of failure for individual water and sewer networks account for 13 economic, social, and environmental factors. Risk matrices are used to determine the criticality index of water and sewer segments depending on the combinations of probability and consequences of failure for each network measured on an ordinal scale. To integrate water and sewer indices, a novel dynamic weighting system is introduced to account for the varying impact of different pipe segments deterioration on the overall risk index. A case study from the metropolitan area of the city of Montreal in Canada is analyzed to illustrate the use of the developed model and highlight the essential features of its functions. The developed model is a well-structured decision support tool that utilizes input data commonly collected by municipalities. This model is expected to assist municipal engineers and decision makers to prioritize inspections, rehabilitation and replacement decisions, and optimize budget allocation and resource usage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle