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Enregistrement W4402060787 · doi:10.1061/9780784485569.071

Making a Solid Choice: Tunnel Crossing Optimization under the Credit River

2024· article· en· W4402060787 sur OpenAlexaff
Neil Harvey, Steven Fradkin, Sarah Lobo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLevel crossingComputer scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stantec is working with the Region of Peel on the design of the Lakeshore Road Trunk Sewer to divert flows from GE Booth Water Resource Recovery Facility (WRRF) to the Clarkson WRRF. The sewer will be constructed from Jack Darling Memorial Park approximately 3.3 km, then crossing the Credit River and continuing an additional 1 km to Elmwood Avenue. Understanding the geology at this important crossing location is key in the design and construction of the project, driving the depth of the tunnel and appurtenances. Initial desktop geotechnical information and historic field investigations in the vicinity of the crossing indicated that there was a risk that the subsurface bedrock valley was deeper under and east of the river than to the west, extending under the east riverbank and adjacent public library resulting in mixed face tunneling at the originally planned elevation. Stantec undertook a comprehensive geotechnical field investigation followed by an evaluation of mixed face tunneling vs. deepening the sewer, so that it would remain in rock. The evaluation concluded that deepening the sewer had the most benefit to the Region from an overall construction, cost, and operations viewpoint.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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