MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3048152658 · doi:10.1061/9780784483213.012

Utility Coordination in Alternative Delivery Methods for Transportation Projects: Lessons Learned from In-Market Design Phase (Bid Process)

2020· article· en· W3048152658 sur OpenAlexaffabout
Juan Camilo Barrera, Tomasz Bodera

Notice bibliographique

RevuePipelines 2020 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensIBI Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduleRelocationProcess (computing)Key (lock)General partnershipRisk analysis (engineering)Process managementTask (project management)BusinessComputer scienceCritical success factorPhase (matter)Operations researchComputer securityEngineeringFinanceSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In large linear infrastructure projects under public private partnership (P3), one of the principal risk contributors are the subsurface utilities impacted that need to be either protected or relocated. In fact, utility relocation may be a significant factor in selecting a preferred construction methods or even dictating changes on design disciplines. The P3 model is designed share risk between private and public entities. This alternate delivery approaches have an accelerated nature with aggressive schedules, where minor utility conflicts can result in significant costs and schedule impacts. The utility coordination task is a key driver and sets the critical path on the schedule. Therefore, early engagement of utility agencies in the project will be crucial, even from the initial planning phase of the project. The use of Transportation Association of Canada (TAC) guidelines and utility relocation procedures are the key elements to a successful project win and delivery.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePipelines 2020Même sujetUnderground infrastructure and sustainabilityTravaux en français237 207