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Enregistrement W2900267120 · doi:10.1115/ipc2018-78808

CSA Z663: Land Use Planning in the Vicinity of Pipelines

2018· article· en· W2900267120 sur OpenAlexaff
Ed Plant, Sue Capper

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensCanadian Standards Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)StakeholderVariety (cybernetics)Consistency (knowledge bases)Land-use planningStakeholder engagementPipeline (software)Computer scienceLand useProcess managementProcess (computing)Environmental planningBusinessEnvironmental resource managementKnowledge managementEngineeringPolitical sciencePublic relationsCivil engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are few standards or regulations to help stakeholders consider land use and development in the vicinity of existing pipeline systems. Land use planning that considers the existence of pipeline systems can support the planning for and provision of emergency services and pipeline integrity. This approach can also promote public safety and awareness through consistent and collaborative stakeholder engagement early in the land use planning process. In 2016, a CSA workshop was held with a variety of stakeholders impacted by land use planning around pipeline systems. The workshop identified that there was a need for consistency across the jurisdictions in the form of a national standard. The main goal of the new CSA Z663 standard is to provide guidance and best practices for land use planning and development. It also addresses roles, responsibilities and engagement of all stakeholders to help establish a consistent approach to land use planning. A review of CSA Z663 will illustrate how this document provides information, guidance and tools that are inclusive to all stakeholders. This paper will also highlight the history and key drivers behind the new CSA Z663 standard and provide an overview of the current scope and content. Finally, the paper will describe future considerations and additions to the standard.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,008

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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