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Enregistrement W2781223818 · doi:10.53555/eijbms.v1i1.6

DHAKA WATER SUPPLY SYSTEM MANAGEMENT DEVELOPS A MODEL OF URBAN DRAINAGE OPRATION AND MAINTENANCE PROJECT WITH SOFTWARE TECHNOLOGY

2015· article· en· W2781223818 sur OpenAlexaff
Engr. Gazi Farok, Taco De Vries, Shahid Ullah

Notice bibliographique

RevueEPH - International Journal of Business & Management Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDredgingDrainageSanitationDrainage system (geomorphology)Flooding (psychology)Water supplyEngineeringWater resource managementEnvironmental scienceCivil engineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dhaka Water Supply System Management (i.e.; Dhaka WASA) is the main service provider in drainage system maintenance in Dhaka city. In the mega-city of Dhaka the capital of Bangladesh, with over 10 million people facing acute problems in increasing urban flooding, storm sewrage and sanitation which affecting millions of inhabitants and businesses every year. To remedy these urban flooding problems the responsible authority, (DWASA) has started the Urban Dredging Demonstration Project (UDDP) under the existing partnership with Vitens Evides International from the Netherlands. Once Dhaka city has 49 canals which served as the natural drainage system but with the course of time most of canals are illegally occupied and disappeared and rest of them have become narrower, silted up, and blocked. To overcome this problems adoption of new dredging tecnology and longterm dredging plan with WIT (sediment information system) offers a solution. WIT is a dynamic web-based GIS application for planning and maintenance operations of drainage system. It offers a unique combination of tools which makes it possible to process data and prepare long-term dredging plans. Practical modules allow for the optimisation of maintenance dredging by calculating quantities dredged material, the testing of data quality and planning of maintenance dredging. The data can be visualized in tables, diagrams, charts for invsetgating the following questions: location of dredged waterways, volume of sediment (material) to be dredged, quality (chemical and physical) of the dredged materials, total costs of the dredging operations and maintenance, available sites for disposal.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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