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Enregistrement W3106517073 · doi:10.1061/9780784482889.143

Standardizing Ontario’s Permitting Process for E-Permitting Implementation

2020· article· en· W3106517073 sur OpenAlex
Mark Whitell, Yuan Cao, Brenda McCabe, Arash Shahi, Michael A. Lint, Kamellia Shahi

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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueConstruction Research Congress 2020 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationProcess (computing)Computer scienceTransparency (behavior)Resource (disambiguation)Process managementInformation systemData exchangeBusinessDatabaseComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As municipalities across Ontario grow and densify, they ought to deal with an increase in both the number and complexity of building permits. These municipalities are starting to take advantage of recent permitting technologies by migrating towards electronic permitting (e-permitting) systems. E-permitting systems have been shown to increase the efficiency of the permitting process, allowing for faster processing of permits, providing added transparency to the approval process, and streamlining document reviews and revisions. More advanced e-permitting systems are able to take advantage of latest technological advancements including building information models (BIM) and geographic information systems (GIS) to enable intelligent city planning and city management capacities. The fragmented nature of the 440 municipalities in Ontario and the lack of a standards process, along with inefficient internal and external data exchanges, are major obstacles in progressing towards e-permitting systems. In this research, the challenges regarding process and data exchange standardization will be examined and will be complimented with a case study which will review the permitting process of an Ontarian municipality. This research can further be utilized as a valuable resource for other municipalities who wish to adopt an e-permitting platform.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,319 · 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