Impact of Extreme Events on Transportation Infrastructure in Iowa: A Bayesian Network Approach
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
Iowa’s roadway network is an important part of the state’s transportation infrastructure and plays a critical role in the functionality and economic development of the entire state. This network primarily consists of three interstate highways that pass through Iowa, connecting it to the neighboring states and eventually Canada. Various businesses are located near this roadway network and rely on it for everyday operation. In recent years, however, the growth of agricultural and biofuel industries has intensified the demand on the roads and bridges in Iowa. The state’s roads and bridges have also witnessed a number of flooding events, which have caused extensive traffic disruptions and economic losses. Thus, it is imperative to develop a fundamental approach to evaluate the impact of extreme events on the transportation infrastructure of Iowa and other similar states. Towards this goal, the current study investigates the existing condition of Iowa’s transportation infrastructure, possibility of occurrence of extreme weather events, and scenarios that may lead to the failure of transportation infrastructure components. For this purpose, the capabilities of Bayesian belief networks are utilized to quantify the effects of extreme precipitation and extreme temperature on the performance of transportation infrastructure and then predict the probability of damage to roads and bridges. This will be achieved through the identification of the most influential factors using a set of sensitivity analyses, assessment of overall vulnerability with evidence-based propagation analyses, and quantification of response to extreme weather events, taking into consideration climate projections.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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