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Enregistrement W4401480160 · doi:10.62304/ijse.v1i04.190

A FEASIBILITY STUDY ON UNDERGROUND INFRASTRUCTURE IMPLEMENTATION TO ENHANCE DHAKA’S ELECTRICAL GRID RELIABILITY

2024· article· en· W4401480160 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGLOBAL MAINSTREAM JOURNAL · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)StakeholderOverhead (engineering)GridResilience (materials science)Power gridCritical infrastructureEngineeringComputer scienceRisk analysis (engineering)Power (physics)BusinessComputer securityElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study systematically reviews the feasibility of implementing underground power infrastructure to enhance the reliability of Dhaka's electrical grid. Given the city's frequent power outages due to adverse weather and aging overhead power lines, this review synthesizes findings from peer-reviewed journal articles, technical reports, conference papers, and case studies published between 2010 and 2023. The review highlights the significant benefits of underground systems, including improved grid reliability and resilience, reduced outages, and enhanced urban aesthetics and safety. However, it also identifies substantial economic and technical challenges, such as high initial installation costs and complex maintenance requirements. Recent technological advancements, such as improved cable materials and installation techniques, have made underground power lines more feasible and cost-effective. Case studies from cities like Amsterdam, London, New York, and Toronto provide valuable insights into successful implementation strategies, emphasizing the importance of integrated urban planning and stakeholder collaboration. These findings offer a robust foundation for policymakers, utility companies, and urban planners to consider transitioning Dhaka's power infrastructure to an underground system, aiming to mitigate the impacts of severe weather and enhance overall grid reliability.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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