Multiattribute Utility Theory Deployment in Sewer Defects Assessment
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.
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the condition of sewer pipelines is a backbone process to plan for rehabilitation and maintenance work. The closed circuit-television (CCTV) method is the widely adopted method to record the inner condition of the pipelines, which is then interpreted by a practitioner. This paper presents a condition assessment framework for sewer pipelines using multiattribute utility theory (MAUT). The condition assessment model utilizes MAUT to generate several utility functions for four sewer pipeline defects: deformation, settled deposits, infiltration, and surface damage. A proposed surface damage evaluation methodology is presented to assess the surface damage defect for three different materials: reinforced concrete, vitrified clay, and ductile iron. An aggregated condition index is computed based on the relative importance weights of the studied defects and tested with several rounding types. The rounding up type produced the optimum results, and the values were compared with the Concordia Sewer Protocol (CSP) suggested methodology yielding an average difference between the two approaches of 3.33%; and a mean absolute error (MAE) of 0.33. A sensitivity analysis was then carried out to check the impact of the change of the relative importance weights on the overall index. The proposed methodology aims to provide information for asset managers about the severity of some sewer defects existing in sewer pipelines. In addition, it reinforces their plans for rehabilitation and maintenance by suggesting the existing condition of the sewer pipelines.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle