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Enregistrement W2749145742 · doi:10.1061/9780784480922.017

Lessons Learned from the Canadian Agency Implementation of Transportation Asset Management Systems

2017· article· en· W2749145742 sur OpenAlexaffabout
David Hein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIT asset managementAsset managementBusinessAgency (philosophy)Asset (computer security)Competence (human resources)Investment managementFinanceProcess managementEconomicsComputer scienceMarket liquidityComputer securityManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Roadway agencies in Canada are at various levels of maturity in the implementation of transportation asset management programs and systems. While provincial highway agencies and the larger cities generally are more advanced because they have more resources than smaller municipalities, strong leadership and champions within the agencies are moving forward to implement comprehensive systems to assist in the stewardship of our aging infrastructure. There is a strong movement in Canada for agencies to integrate investment planning and programming and move away from traditional silo-based infrastructure management systems into one comprehensive system. Agencies are moving toward systems that track asset performance from construction to retirement and use life cycle cost to make whole life maintenance and rehabilitation investment decisions. These systems report on achievements in maintaining and improving asset condition as measured by key performance measures. There are significant differences across Canada in terms of the scope of agency asset management systems. Some agencies have a strong desire and leadership for asset management while others are hesitant to change. Others have constituted asset management groups who are responsible for all of the functions of the asset management system. The level of competence of asset management support varies across agencies. Many have reported difficulty in maintaining consistency of staff in asset management positions, mainly due to attrition or due to lateral moves within the agency. The method and degree of communication of asset management activities varies significantly across Canada. Most agencies have developed some form of annual “report card” to communicate progress on the effective management of assets. For municipal agencies, the report cards are geared toward the public and are used to assist in establishing funding support for long-term sustainable asset management. This paper outlines the findings, best practices and lessons learned from a review of the detailed transportation asset management practices of 25 provincial, municipal, trade organization and private sector road and light rail agencies.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0230,007
Communication savante0,0170,005
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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