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Enregistrement W3020291112

Knowledge elicitation techniques and application to nuclear plant maintenance

2006· article· en· W3020291112 sur OpenAlexfundaboutno aff
Eleanor Doyle

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoBruce Power
Mots-clésComputer scienceEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The new millennium has brought with it the opportunity of global trade which in turn requires the utmost in efficiency from each individual industry. This includes the nuclear power industry, a point which was emphasized when the electrical generation industry began to be de regulated across North America the late 1990s and re-emphasized when the northeast power grid of North America collapsed in the summer of 2003. This dissertation deals with reducing the cost of the maintenance function of Candu nuclear power plants and initiating a strong link between universities and the Canadian nuclear industry. This dissertation ultimately speaks to the great opportunity being presented by this approach at this time: of capturing the baby-boom generation's huge pool of knowledge before those people retire. It is expected that the protocols and procedures referenced here will have applicability across the many disciplines where collecting expert information from a similar age group is required. Various forms of RCM (reliability-centred maintenance) have been the tools of choice in industry for improving the maintenance function during the last 20 years. In this project, pilot studies, conducted at Bruce Power between 1999 and 2005, and reported on in this dissertation, lay out a path to implement statistical improvements as the next step after RCM in reducing the cost of the maintenance. Elicitation protocols, designed for the age group being elicited, address the much-documented issue of a lack of data. Clear, graphical, inferential statistical interfaces are accentuated and developed to aid in building the teams required to implement the various methodologies and to help in achieving funding targets. Graphical analysis and Crow/AMSAA (army materials systems analysis activity) plots are developed and demonstrated from the point of view of justifying the expenditures of cost reduction efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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