Conceptual Design of Quantitative Risk Algorithms for a Geohazard and Geo-Asset Management System for Roadway Networks in Permafrost Regions
Notice bibliographique
Résumé
Within the Northwest Territories, Canada, permafrost is ubiquitous with communities and industrial development requiring transportation infrastructure (e.g., roadways, airports, and railways) or other linear infrastructure (e.g., pipelines and transmission lines) to accommodate potentially unstable subgrades. In these regions, transportation is of vital social, economic, and political importance. However, warming climate conditions are and will impact the integrity of existing and future transportation infrastructure constructed in permafrost regions. Existing analytical frameworks and tools for geohazard and geo-asset management have not included hazards derived from permafrost; where the ubiquity of permafrost results in the hazard being nearly ever-present underlying the infrastructure and ever changing as climate warming continues through time. This paper presents the conceptual design of quantitative risk algorithms for a geohazard assessment system using dynamic segmentation techniques to discretize the infrastructure spatially based on credibility factors for individual dangers specific to permafrost and changing thermal conditions. The hazard (probability of occurrence) will be calculated based on current conditions and projected using IPCC climate projects for the infrastructure region. This discretized approach will allow infrastructure owners to determine current high-risk areas as well as projections for high-risk areas in the future allowing for more efficient infrastructure improvement planning and an overall increase in roadway network safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».