Analysis of the National Energy Board Pipeline Integrity Performance Measures Data
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
The National Energy Board’s (NEB or the Board) top priorities are the safety of people and protection of the environment. NEB-regulated pipelines have a very good safety record; however, the NEB noticed an increased trend in some types of incidents. Therefore, after considerable stakeholder consultation, in March 2012 the NEB started requiring NEB-regulated companies to report annually on new pipeline performance measures. These performance measures were developed and introduced to promote continual improvement in the management of pipelines by allowing companies to compare their results with industry aggregate numbers. In addition, these metric results allow the NEB to both evaluate and demonstrate that pipeline companies are effective in managing pipeline safety and protection of the environment. The NEB requires all regulated companies to report on incidents, such as releases of substances and serious injuries. Pipeline performance measures data provides the Board additional information such as lagging and leading indicators. These lagging indicators provide an historical view of company performance while the leading indicators provide forward looking data of potential future events. The NEB is of the view that an amalgamation of leading, lagging and qualitative measures can provide an overview of company effectiveness in meeting foundational management system program objectives. This paper examines four years of reported integrity related performance and integrity inspection data to evaluate trends in activities taken by companies to maintain safe pipelines. This paper will briefly discuss the challenges encountered when developing the measures, obtaining consistent data and evaluation of the data to identify trends. The paper will conclude by summarizing select results of the integrity performance measures and integrity inspection information data and discuss any potential future actions related to the pipeline performance integrity measures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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