MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3192521803 · doi:10.1061/9780784483626.041

Cured-in-Place Lining for Watermains: A Municipal Retrospective

2021· article· en· W3192521803 sur OpenAlexaff
Yafei Hu

Notice bibliographique

RevuePipelines 2021 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Like most utilities in North America, the City of Regina (City) is facing the challenge of aging infrastructure, including a high rate of annual water main breaks. Repair of the breaks is becoming a notable maintenance concern for the City, as it consumes a significant portion of the City’s maintenance fund. Water main breaks may also be an inconvenience to residents and businesses, and even interrupt the operation of vital services, such as fire-fighting operations. Cured-in-place pipe (CIPP) rehabilitation was one of the options that the City had investigated to proactively rehabilitate the water mains. In 2010, the City started a CIPP pilot project. Since then, the City has relined approximately 21 km of water mains, primarily for small diameter asbestos cement pipes. This paper reviews the relining work, including the challenges and issues faced by the City during quality control practice. The performance of the liners since the pilot work in 2010 is also evaluated, including a detailed analysis of 12 leaks that occurred to the water mains relined by CIPP. Overall, the liners are serving their intended purpose and improving the performance of the City’s water system by mitigating the “ hot spots.” Detailed analysis of the leaks indicates issues that may be faced by other CIPP users, and that need to be improved by CIPP contractors and manufacturers. The retrospect may benefit those utility owners that are looking for alternative options to open cut to rehabilitate their linear water infrastructure.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePipelines 2021Même sujetOdor and Emission Control TechnologiesTravaux en français237 207