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Enregistrement W3038487624 · doi:10.1504/ijseam.2019.10030326

Risk-informed decision-making in asset management as a complex adaptive system of systems

2019· article· en· W3038487624 sur OpenAlex
Jean François Boudreau, Georges Abdul-Nour, Dragan Komljenović

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Strategic Engineering Asset Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk analysis (engineering)Asset (computer security)Context (archaeology)Order (exchange)Complex adaptive systemProcess (computing)Asset managementDecision engineeringBusiness decision mappingComplex systemRisk managementManagement scienceBusinessComputer scienceDecision support systemProcess managementEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decision-making is an essential activity in asset management (AM). It is influenced by various factors (strategic, technical/technological, economic, organisational, regulatory, safety, markets, etc.). Sound decision-making in AM ought to take into account relevant factors in order to balance risks, opportunities, performance, costs and benefits. Additionally, modern organisations evolve in complex operational and business environments and are exposed to significant uncertainties. In such a context, decision-making in AM becomes more challenging. This study proposes a holistic three-step risk-informed decision-making (RIDM) methodology developed for AM, where RIDM is considered a complex adaptive system of systems. The methodology is applied in a case study to analyse possible modification strategies for a nuclear power plant's emergency core cooling system. Through the RIDM process, quantitative models and other factors have been taken into account in order to obtain the necessary comprehensive insights regarding the decision to be made.

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.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · 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