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Enregistrement W4409501369 · doi:10.5006/c2023-19233

Alleviating Stray Current Concerns “Our Infrastructure Is Corroding!”

2023· article· en· W4409501369 sur OpenAlexaff
Kevin J. Sunderman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)Stray voltageComputer scienceElectrical engineeringCorrosionMaterials scienceEngineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While planning or building a brand-new DC transit system with all its new concrete and steel infrastructure, and an expected design life of 75 to 100 years, someone unexpectantly mentions these corrosive words – STRAY CURRENT. Concern sets in: What is stray current, how is it impacting us, and what do we do especially when we have pre-stressed and post tensioned elements in our infrastructure? There are stray current prevention and protection methods available, that when systematically applied throughout the life of your infrastructure, will alleviate these concerns. Prevention of stray current impacts start at the design stage, continue through the construction phase, and become an integral part of a long-range preventative maintenance. Stray current protection is all about building in layers of protection, starting with two key elements: electrical isolation and electrical continuity. The challenge lies in where to isolate and where to apply continuity bonding, and then what testing needs to be performed to verify all is in order. A stray current design guideline along with stray current testing plans need to be developed and implemented. Based on recent experiences on several DC transit projects; this paper will explore the noted key elements of any stray current design and appropriate testing plans required for a successful DC transit system build and long system operating life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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