Using Subsurface Utility Engineering (SUE) to Reduce Delays and Disruptions on City of Toronto's Yonge Street Project
Notice bibliographique
Résumé
As more and more municipalities look towards replacing aging infrastructure along key transportation corridors, one common goal is minimizing the interruption to traffic and business along those critical routes. This paper reviews the City of Toronto's use of Subsurface Utility Engineering (SUE) services to manage this important issue for their Yonge Street Redevelopment Project. One element is the replacement of the existing watermains along Yonge Street from Eglinton Ave to Lawrence Ave. In addition to the watermains, there are plans for sewer chamber rehabilitation, sewer lining, boulevard reconstruction and road resurfacing within the project area. In order to minimize disruption along this critical corridor the City looked at methods of gathering utility information that could be used to help minimize or eliminate potential delays during construction. The City decided to complete a Subsurface Utility Engineering (SUE) investigation, in accordance with the CI/ASCE 38-02: Standard Guidelines for the Collection and Depiction of Existing Subsurface Utility Data. The authors will analyze how the scope of the investigation was developed to ensure the efficient gathering of the data. They will also discuss the techniques used for the investigation, and comment on the benefits and limitations of each technique based on the site specific conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».