MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2604539183 · doi:10.1061/9780784480403.026

A Railroad Perspective on Bridge Measurement and Monitoring Systems

2017· article· en· W2604539183 sur OpenAlexaff
Duane Otter, John F. Unsworth, James N. Carter

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2017 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensCanadian Pacific Railway (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural health monitoringBridge (graph theory)Offset (computer science)Computer scienceKey (lock)Risk analysis (engineering)Bridge maintenanceReliability engineeringEngineeringSystems engineeringTransport engineeringComputer securityElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Railroads have a long history of bridge measurement and monitoring — typically for purposes of structure protection or load capacity rating. In recent years, a number of vendors started offering structural health monitoring (SHM) systems, which take numerous measurements and market bridge life extension. This paper offers an overview of the fundamentals of railroad bridge monitoring and measurements, as well as examples and suggestions for appropriate use of each. Key issues discussed include: Targeted applications are most effective for any railroad bridge monitoring, measurement, and SHM efforts. Several bridge monitoring or protection systems are already in regular use by most railroads, although they might not fit the current marketing definition of SHM systems. One-time, short-term bridge measurements can be beneficial; particularly in conjunction with load capacity rating. Periodic monitoring can be beneficial and often is more appropriate than full-time SHM. Railroads generally need actionable information rather than the vast quantities of data potentially available from SHM systems. Any new systems should be highly reliable to keep false alerts, unplanned maintenance, and resulting service interruptions to a minimum. SHM systems can be beneficial in monitoring existing, older bridges. SHM systems need to be as maintenance-free as possible, or the cost of maintenance and the track time needed to perform it will offset potential benefits.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,009

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStructures Congress 2017Même sujetInfrastructure Maintenance and MonitoringTravaux en français237 207