Analytic Hierarchy Process as a Tool for Infrastructure Management
Notice bibliographique
Résumé
The role of infrastructure management has been continuously changing since the late 1980s. Public agencies have started to incorporate private-sector practices. These new practices include the use of customer inputs to develop new goals and policies, development of new evaluation procedures for priority programming optimization, and addition of feedback loops into infrastructure management systems. One of the new evaluation procedures adopted into infrastructure management is the analytic hierarchy process (AHP). AHP is a decision-making tool that incorporates both qualitative and quantitative factors. AHP has increased in use and popularity because of its ability to reflect the way people think and make decisions by simplifying a complex decision into a series of one-on-one comparisons. The results are then synthesized and presented as a percentage of all the options evaluated. This presentation will illustrate AHP with two examples. In the first example, AHP was used to compare fast-track concrete repair products on the basis of the priorities set by a public agency. Three fast-track concrete repair products were compared with the use of 16 criteria comprised of construction procedures and physical properties. Without field testing, AHP showed that two of the tested products were superior to the other. In the second example, AHP was used to compare seven maintenance, rehabilitation, and reconstruction strategies for asphalt pavements. This comparison was based on nine priorities compiled from a survey of road users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,019 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».