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Enregistrement W4293200001 · doi:10.1139/cjce-2022-0150

An automation solution for evaluating school capital projects based on fuzzy expert system

2022· article· en· W4293200001 sur OpenAlexaffvenue
Monjurul Hasan, Ross Newton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensGovernment of AlbertaMinistry of Transportation of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomationFuzzy logicProcess (computing)Computer scienceDomain (mathematical analysis)Expert systemEngineering managementPrioritizationSystems engineeringEngineeringProcess managementArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluating the priority of any school capital project is still considered unique because of its attachment to the fundamental human right, “the right to education”, and the prioritization methodology for school infrastructure projects has yet to be formalized. This paper presents a comprehensive framework and enhances the prioritization process of school infrastructure projects by quantifying project needs. The proposed “school project needs evaluation framework” consists of two parts. The first part describes the input selection process and integration of the fuzzy expert system to evaluate the school project's need as a quantitative term. The fuzzy rule-based system was developed in consultation with domain experts. The second part leverages the fuzzy expert system designed in the first part and quantifies the new school capacity and construction project type. The application steps of the automation solution developed based on the proposed framework are presented using examples.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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