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Enregistrement W2997608257 · doi:10.1002/9781119300762.wsts0178

Water Infrastructure and Asset Management

2019· other· en· W2997608257 sur OpenAlexaff
Golam Kabir, Solomon Tesfamariam, Rehan Sadiq

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Water · 2019
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAsset (computer security)Asset managementProsperityRisk analysis (engineering)Environmental economicsWater supplyService (business)Environmental resource managementEnvironmental planningFinanceComputer scienceEnvironmental scienceComputer securityEconomicsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Health, safety, and economic prosperity of the citizens of any country are ensured with services provided by core public infrastructures such as water, roads, transit, bridges, and wastewater. The water infrastructures are linear systems, among the most important and expensive municipal infrastructure assets. Maintaining integrity and reliability of water infrastructures is the primary goal of water utilities, governmental agencies, and other stakeholders. It has been quite challenging to maintain the integrity and reliability of water infrastructures because of the aging, aggressive environmental factors, climate change, improper maintenance and renewal, and resource shortages. In this article, the asset management framework for the water infrastructures has been discussed. The main objective of the asset management framework is to provide a desired level of service at a minimum cost. The asset management framework will provide the water utility with the capacity to make informed decisions based on the current and anticipated future performance of the asset. This framework will also help the water utility to improve strategic, tactical, and operational planning‐level decisions considering different dimensions of analysis such as performance, risk, and cost analysis.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,160 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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