A Component-Based Approach in Assessing Sewer Manholes
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
Infrastructure asset management domain has an extensive advancement in condition assessment and rehabilitation decision models. However, most of the focus is devoted to pipelines, giving little attention toward manholes. Recent studies revealed that more than three-million manholes in the United States (U.S.) have structural deficiencies. Defective manholes are a main source of the inflow/infiltration and contribute up to 50% of the collection system’s input to treatment plants. As a result, it is of great importance to assess them on a regular-basis to avoid any operational and structural failure. The main objective of this study is to develop a condition assessment model for sewer manholes. The model divides the manhole into several components and filters the possible observed distress in each element. Later, the study determines the relative importance weight of each component using the analytic network process (ANP) decision-making method. Moreover, the condition of the manhole is computed by aggregating the condition of each component with its corresponding weight. As a result, the proposed assessment model will enable decision-makers to have a final index suggesting the overall condition of the manhole and a backward analysis to check the condition of each component. Thus, better decisions are made pertinent to maintenance, rehabilitation, and replacement actions.
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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 | 0,000 | 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