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Enregistrement W4413135486 · doi:10.1061/9780784486368.031

A Strategic Decision-Making Framework for CIPP Liner Evaluation: OC San Sewer Rehabilitation

2025· article· en· W4413135486 sur OpenAlexaff
Ali Alavi, Patrick Stahl, Nita Kazi, Victoria Pilko, Pegah Behravan, Alexis Holmdal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A significant proportion of sewer pipelines across the United States were installed during the early to mid-20th century, and many of these pipelines that are still in service have exceeded their intended design lifespan. Consequently, the need for pipeline rehabilitation or renewal is imperative for continued and reliable service. Given the recent adoption and adaptation of new design standards and manuals of practice, coupled with the limited widespread implementation of these methods, this study presents our systematic approach to selecting appropriate rehabilitation options. Specifically, this paper explores the two distinct approaches for designing a Cured-in-Place Pipe (CIPP) liner, utilizing ASCE Manual of Practice 145 and ASTM F1216. This paper introduces a reliable approach utilizing a weighted scoring matrix to evaluate and rank each method objectively. The matrix enables prioritization against a predefined set of evaluation criteria that are standardized. Each criterion description has been meticulously crafted to establish a foundation for rating parameters spanning from the least favorable condition to the most favorable condition. This systematic rating system has been methodically applied to both ASTM and ASCE methodologies for evaluating CIPP liners. The outcome of this study illustrates a comprehensive and holistic methodology for choosing the most suitable rehabilitation approach. This structured approach empowers infrastructure owners and engineering professionals to make well-informed decisions when it comes to selecting the optimal rehabilitation method. This paper, therefore, contributes to enhancing the decision-making process for sewer pipeline rehabilitation, ultimately leading to improved infrastructure management and longevity.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0130,006
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,309 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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