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Enregistrement W2743039041 · doi:10.1061/9780784480885.032

Watermain Asset Management

2017· article· en· W2743039041 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePipelines 2017 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensCanadian Rheumatology Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsset managementComputer scienceAsset (computer security)BusinessComputer securityFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

York Region (the Region) is one of the fastest growing communities in the Greater Toronto Area. It operates a “two tier” level of government, taking responsibility for the large diameter trunk water mains and sewers serving the population. The lower tier municipalities take responsibility for local distribution and collection systems. The Region owns and operates approximately 350 km of large diameter watermains which transport water from treatment facilities to the local distribution system. The pipe material inventory is predominantly concrete pressure pipe (AWWA C301) at 83%, with the next largest material group being ductile iron (DI) at 9% and PVC & HDPE make up 7% of the inventory. The system is relatively young in age, with 72% of its entire inventory being less than 20 years of age, and 27% being 20 to 40 years of age. The diameter of the Region’s watermain inventory ranges from 1800 to 400 mm with an average diameter of approximately 750 mm. After early adoption of field investigations of concrete pressure pipes using leading edge condition assessment technologies including wet, live deployed electromagnetic inspection technologies along with confirmatory forensic exhumations, the Region took a step back to evaluate the effectiveness of its tactic and subsequently determined to take a more strategic, risk-based and holistic approach to its watermain asset management. The Region also collaborated with other municipalities in North America to identify industry best practices. A gap analysis was then undertaken to identify a road map of actions and timeframes to better target future condition assessment activities. It was determined that a few key exercises are best to be completed in advance of field works. As a summary those tasks include: sorting watermain in descending priority sequence according to risk, to think through the potential results of condition assessment and subsequent resulting actions in advance of the field works and to better plan and prepare for contingencies and probable outcomes. By better understanding the inspection and condition assessment tools and their suitable uses and likely results, the Region has a clearer and more fulsome understanding of how to manage risk while sustaining this critical infrastructure at the lowest overall lifecycle cost.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · 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