Risk profile modeling for large scale projects : case study of a transmission line project
Notice bibliographique
Résumé
Over the next several years in North America, the power grid needs to be revitalized and extended to deal with aging infrastructure, capacity constraints, and the pursuit of renewable energy sources. In Canada, and particularly the province of BC, very significant complexity and risk is involved in the approval, design and construction of such projects given highly variable terrain and weather conditions, the multiplicity of the environmental, First Nations, and third part stakeholder issues involved, and challenging regulatory and procurement processes. Described in this research is a holistic approach to the identification of risk as a function of project context, the representation of which is made difficult in the context of transmission line projects because of their large spatial scope and the vast volume of data of different types to be distilled and analyzed. Central to the approach is the representation of a project within an integrated environment in the form of multiple views of a project – product, process, participant, environment and risk. Treatment of the first four views aids the identification of risk drivers for a risk event. Knowledge of risk drivers assists with expressing likelihood of occurrence of a risk event and the magnitude of impacts should it occur, and selecting the most appropriate risk response. Application of the approach to a 255 km 500 KV design-build transmission line project is featured and challenges involved in developing its risk profile highlighted. How data visualization can assist development of a project’s risk profile and facilitating insights into it is also demonstrated. The use of the holistic approach described for the development of a project’s risk register and mining its contents using data visualization to generate useful insights has proven to be of significant value to project personnel.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».