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Enregistrement W3191181181 · doi:10.1061/9780784483602.010

Increasing Pipelines’ Resilience for a Changing Climate

2021· article· en· W3191181181 sur OpenAlex

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

RevuePipelines 2021 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensCanadian Pharmacists Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportSustainabilityResilience (materials science)Extreme weatherEnvironmental scienceNatural disasterEnvironmental resource managementRisk analysis (engineering)PopulationClimate changeEnvironmental planningNatural resource economicsEnvironmental economicsBusinessEngineeringCivil engineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change, population growth, plastic pollution, tight budgets, and energy cost are posing sustainability challenges to our water and wastewater management systems. Standard engineering practices aim to provide reliable engineering designs that allow water and wastewater pipelines to tolerate typical loading conditions. However, failures are occurring due to natural disasters and extreme weather conditions. These events emphasize the need for resilient, sustainable performance-based engineering practice to ensure impacts on pipelines are minimized, recovery is quick, and functionality is maintained in the long term, while considering the consequences for society, the global economy, and the environment. This paper discusses the threats to water and wastewater pipelines due to natural disasters and aspects of ductile iron pipe that contribute to its resilience. The crucial role of resilient materials in reducing their impact on infrastructure response is discussed, including the ramifications to economic, health, and safety hazards that may result from poor decisions made without consideration of key factors such as sustainability and resilience.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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