Notice bibliographique
Résumé
Most larger jurisdictions now have sophisticated pavement management systems and have been collecting performance data for a number of years. These data have typically been used to determine the status of the network, to develop short to medium-term work programs, and in some cases to project longer-term performance and associated funding requirements. In many cases, the management system indicates the need for significant increases in funding. This presentation will address some of the issues that come with the realization that the local infrastructure gap is much bigger than one imagined. The situation often indicates that wholesale changes are necessary in the way that municipal budgets are developed and financed. This usually involves the development of innovative communications strategies to crystallize the need and to point the way forward. It is intended to cover the key contributing factors that led to the creation of the gap in the City of Edmonton as well as the exacerbating socio-economic and psychological factors that are at play in most jurisdictions. For example, pavements are one of the few public assets where there is no obvious relationship between the users and the cost of service. Also, human psychology often militates against making the right public financing decisions in different economic conditions. The presentation will illustrate the use of relatively recent advances in mapping technology to facilitate communication of asset management issues to decision-makers.
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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 | 0,011 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,016 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,154 | 0,094 |
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 ».