Notice bibliographique
Résumé
Impacts of inevitable disasters and climate change have been major concerns for the safety and sustainability of communities in the recent past. In an effort to reduce these impacts, development of resilience in civil infrastructures is becoming crucial. Conceptually, resilience is the ability to absorb, recover from, and adapt to shocks or changing conditions. The current practice for infrastructure asset management needs to incorporate this concept of resilience in order to reduce or prevent the detrimental consequences not only to the physical infrastructure systems, but also to communities and other systems vital for fulfilling human needs. For example, consequences can include environmental impacts caused by an incident and rehabilitation construction activities, increased costs for the asset management, and degradation in the quality of life. Therefore, resilience thinking needs to be practiced for designing and managing civil infrastructure systems so that they are resilient to external stresses such as climate change and natural disasters. Despite the awareness that resilience can be a key to resolve the difficulties with extreme events and climate change and that geotechnical assets serve as crucial components in critical infrastructure systems, research in the resilience of geotechnical assets is lacking. To put resilience thinking into practical applications in geotechnical engineering, a quantitative-based framework suitable and applicable for geotechnical assets is necessary. \n \nA quantitative resilience assessment framework applicable for geotechnical assets is proposed in this thesis. Driver-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) framework is adopted in developing the framework. It quantifies the impacts of damaged geotechnical assets to the relevant civil infrastructure network subjected to hazard scenarios. It also evaluates which strategic planning for mitigation and rehabilitation against the hazards is the most effective way for improving the resilience of the geotechnical assets. Metrics which reflect robustness, rapidity, redundancy, and resourcefulness aspects of resilience are developed for the evaluation. Environmental, economic, and social impacts are also concurrently considered to understand the trade-offs between the response strategies and their implementation consequences. The proposed framework is demonstrated using a case study on road embankments in a transportation network connecting London and Toronto in the province of Ontario.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».