Toronto Winter Maintenance Program Review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of Toronto's Winter Maintenance Program Review (WMPR) was to compare the winter maintenance services delivered by the City of Toronto to those of other North American Peer Cities; to assess the Level of Service (LOS) and activities for the delivery of winter maintenance services in the City; and to identify best practices and opportunities for improvement in winter maintenance service delivery. In the first phase, a Comparative and Gap Analysis was undertaken with the goal of soliciting knowledge transfer between participating winter maintenance practitioners and documenting relevant information about winter maintenance services delivered by the City of Toronto and Peer Cities. The Comparative and Gap Analysis was meant to identify where the City of Toronto is comparable, instances where the City’s service levels exceed the others, and instances where it lags behind. The outcome of the Comparative and Gap Analysis identified best practices from Peer Cities which may provide opportunities for the City to improve the efficiency, economy, and service provision of its own winter maintenance program. The second phase, Public Consultation, of the study gathered views and opinions, and facilitated discussion about the City’s Winter Maintenance services. Opinions were solicited from the City’s residents as well the various other stakeholders such as City representatives, internal agencies and special interest groups. The third phase, Findings and Reporting, evaluated the study findings and prepared recommendations for best practice implementation in the areas of: Communications, Levels of Service, Service Delivery, Bylaw Improvements, Strategic Alignment, Climate Data and Funding.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».