Ranking Approach to Scheduling Repairs of a Water Distribution System for the Post-Disaster Response and Restoration Service
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
On the maintenance task list of each water distribution system (WDS) operator, determination of the order of undertaken repairs seems quite a typical task. Characteristics of damages, their localization, and other factors that influence repair sequencing have a sound impact on the execution of such tasks. In the case of the most complex cases where numerous failures of different types occur at the very same time (i.e., due to earthquakes), there is a long list of selection criteria that have to be analyzed to deliver an objectively logical schedule for repair teams. In this article, authors attempt to find out if it is possible to define pipe rankings in having obtained the best factors for defined objective functions (criteria), making it feasible to deliver judicious repair sequencing. For the purposes of this paper, a survey has been carried out. Its conclusions made it possible to propose a method to create rankings of pipes and evaluate them using a selected multicriteria decision method: preference ranking organization method for enrichment evaluation (PROMETHEE). The work was carried out for five different disaster scenarios that had been supplied by ‘The Battle of Post-Disaster Response and Restoration’ organization committee. Obtained results might be further used to finetune this sequencing method of undertaken repairs, while conclusions could be useful to model similar events in WDS when required. This article is an extended paper based on the conference preprint presented at the 1st International Water Distribution Systems Analysis (WDSA)/International Computing & Control for the Water Industry (CCWI) Joint Conference in July 23–25, 2018 in Kingston, Ontario, Canada.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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