Notice bibliographique
Résumé
Although Russian tunneling technology became well known for the work on the Moscow Metro's deep bed-rock stations, more recent, lesser- known projects also present valuable insights. Since the collapse of the former USSR in 1991, the metro systems in six Russian cities have come under municipal ownership. Construction is no longer financed solely from the state, but from a mix of sources. In the years since, metro construction has gotten underway in five more cities. A total of some 4.2 billion passengers ride on a metro system each year. Tunnel manufacturers and suppliers have enjoyed success in the current Russian Federation as well as under the previous regime, with Lovat of Canada enjoying the most success in the country to date. The company has filled several major TBM orders to the extent that the Russian market has outperformed the North America, South America and Australia markets. Contractors have not been able to penetrate the market as easily, in large part due to Russia's lack of membership in the World Trade Organization. Bidding and pricing is guided by complex rules and the legal system is complex. In the meantime, the new climate of openness in the country is allowing home-grown experts to try out new approaches and innovate. An undersea rail tunnel used a combination of immersed tube and bored construction. More road tunnels are planned to deal with growing auto congestion, and demand for tunnels in other areas remains strong.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».