Notice bibliographique
Résumé
This chapter presents the first case study on the city of Montreal’s municipal infrastructure, focusing on the roads, water, and sewer networks over a 9 km stretch divided into 20 corridors. The asset inventory includes details like corridor length, road width, traffic data, and pipe specifications, which are used in computational models for analysis. It discusses temporal, spatial, and financial datasets, highlighting the benefits of coordinated intervention scenarios over conventional ones, resulting in significant temporal and financial savings. It also analyzes the results of the optimization for both the PBC structuring and maintenance planning modes. The outcome of the PBC structuring optimization are KPIs’ thresholds and P/I while the outcome of the maintenance planning is an optimized intervention program; in other words, maintenance plan for both the conventional and full coordination scenarios. The results revealed an overall improvement of 15% in favor of the full coordination program compared to the conventional one. Those savings reflect a 10% improved reliability and less risk exposure, 18% reduced costs, 12% reduced disruption time, along with other savings detailed in the chapter. It concludes with sensitivity analysis to analyze the impacts of changing the reliability threshold on the other indicators. The results showed that the system is sensitive to changes in the reliability threshold. For instance, if the municipality increased their acceptable reliability threshold by 10%, it would potentially result in 42% more disruption time, 31% additional space, 33% extra cost, along with other impacts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,001 |
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.
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 ».