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Enregistrement W2508018961 · doi:10.1680/jenge.16.00004

Sustainability assessment of earth-retaining wall structures

2016· article· en· W2508018961 sur OpenAlexaff
Ivan Puig Damians, Richard J. Bathurst, Eduard García Adroguer, Alejandro Josa, A. Lloret

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Geotechnics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesUniversitat Politècnica de Catalunya
Mots-clésSustainabilityStakeholderCantileverPillarRetaining wallMathematicsComputer scienceEnvironmental scienceCivil engineeringEnvironmental economicsMathematical optimizationStructural engineeringEngineeringEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a sustainability assessment methodology and example to select the best sustainable option from candidate conventional gravity and cantilever wall types and steel and polymeric soil-reinforced, mechanically stabilised earth (MSE) walls of different heights. Analyses were carried out using the value integrated model for sustainable evaluations (Mives) methodology, which is based on value theory and multi-attribute assumptions. The paper identifies how indicator issues are scored, weighted and aggregated to generate final numerical scores that allow solution options to be ranked. The final scores include an adjustment based on stakeholder preferences for the relative importance of the three sustainability pillars (environmental, economic and societal/functional). The analysis results show that MSE wall solutions were most often the best option in each category compared to conventional gravity and cantilever wall solutions and, thus, most often they were the final choice when scores from each pillar were aggregated to a final score. However, when cost was weighted most highly of the three pillars, then the conventional wall solutions gave the highest (best) Mives score for walls 3 m high. If environmental issues were the most important concern of stakeholders, then the MSE solutions were the best solution, particularly for walls 5 m high and higher.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
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

Citations65
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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