From condition-based to service-based strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Condition assessment often serves as the primary, and at times, the exclusive factor driving the prioritization of rehabilitation requirements. While this methodology signifies a substantial departure from a ‘run-to-failure’ strategy, it does possess inherent limitations. Notably, it has been demonstrated to exhibit constrained efficiency, potentially resulting in the refurbishment of assets with minimal risks or inconsequential impacts. An evolved and more sophisticated perspective on asset management involves a comprehensive evaluation of the functions delivered by infrastructure elements, whether they pertain to drainage pipes or other stormwater control measures. By harmonizing the state of assets with the contextual stakes and vulnerabilities within the specific territory or region under the purview of the utility manager responsible for the upkeep of the drainage network, a more precise targeting of rehabilitation necessities can be achieved. This precision, in turn, culminates in a notable enhancement of the system's overall performance. This holistic approach, commonly referred to as a risk-based strategy, furnishes an inclusive framework for optimizing location strategies. This optimization hinges on the prioritization of rehabilitation requisites through a meticulous multi-criteria analysis. This chapter delves into the foundational functionalities inherent in urban drainage systems, coupled with their associated services. Subsequently, the succeeding section elucidates the shift from a condition-centred methodology to a performance-centric approach. A series of illustrative case studies follow, providing real-world context to the concepts discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».