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Enregistrement W4285209777 · doi:10.1051/e3sconf/202234601012

The development of a risk screening indexing tool for prioritizing dam safety remedial works

2022· article· en· W4285209777 sur OpenAlexaff
Przemysław Zieliński, Pràmod Narayan, Chantal Donnelly, Eric Halpin, Jonathan Quebbeman, Halla Maher Qaddumi, Chabungbam Rajagopal Singh, Satoru Ueda, Marcus J. Wishart

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensHatch (Canada)Hydro One (Canada)
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésPortfolioRemedial educationRisk assessmentRisk analysis (engineering)Process (computing)EngineeringCommissionSafety monitoringRemedial actionForensic engineeringCivil engineeringComputer scienceBusinessComputer securityPsychologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under India’s DRIP program over 5,000 large dams are to be rehabilitated in accordance with modern dam safety standards. In order to prioritize the rehabilitation works for such a large number of dams, India’s Central Water Commission, needed a risk screening tool to allow for a portfolio risk screening. The tool was developed by simplifying sound principles of risk analysis followed by a comprehensive validation process. The application of the tool is relatively easy and the process of generating risk index for a single dam may take as little as few hours to 1-2 days, depending on the availability of data and personnel familiar with the dam making the tool ideal for helping to prioritize dam safety remedial projects for India’s dam safety program and for other large portfolio’s around the world.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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