Analysis of the Major Causes of Poor Quality As-built Records of Underground Utilities
Notice bibliographique
Résumé
In many cities, the underground beneath public roads is intricate with heterogeneous utilities. The situation gets worse where industrial sites are adjacent to residential areas and consequently utilities for industrial purposes and those for the daily life of people are intertwined. In striking contrast, as-built records of underground utilities are often inaccurate and unreliable so that the word “as-built” somehow loses its meaning. The lack of the actual spatial positioning information of various utilities makes it very difficult for road authorities to manage the installation and operation of various utilities beneath public roads and to manage their own road works and services as well. Poor as-built records also affect the performance and profitability of utility companies whose financial success depends on their ability to place facilities and provide services to customers in a timely and cost-effective way, which to some extent depends on the availability of accurate as-built records. This study investigates the main causes of poor as-build records of underground utilities with an aim to shed some insight on what appropriate policies can be established on the side of the government and what workable codes of practice can be implanted on the side of utilities companies such that the quality of as-built records can be efficiently improved by the joint efforts of government and industry. Accurate as-built information will play an irreplaceable role in urban planning, project design and construction, utilities operation and management, and ensuring order and efficiency in underground space utilization.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».