MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7028611555

A Framework for Efficient Condition Assessment of the Building Infrastructure

2008· dissertation· en· W7028611555 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2008
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésProcess (computing)Work (physics)Matching (statistics)Filter (signal processing)Identification (biology)Government (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, in North America, a large percentage of infrastructure assets, including education and healthcare buildings, are deteriorating rapidly due to age and over capacity. The budget constraints under which municipalities and public agencies operate also make the sustainability of these buildings a serious challenge. This is particularly so when capital renewal programs are downsized to save money, thus hindering the proper inspection of buildings and the allocation of renewal funds. In addition, building inspections and condition assessments are generally resource intensive, subjective, time-consuming, and costly. To support capital renewal decisions that pertain to buildings, this research introduces a comprehensive condition assessment framework that overcomes the drawbacks of the existing processes. A prototype of the framework utilizing hand-held devices has been developed and tested on the capital renewal program of the Toronto District School Board (TDSB). \nThe framework is innovative on three main fronts: (1) it utilizes available reactive-maintenance records to predict the condition of components and to prioritize inspection tasks among limited available resources; (2) it employs a unique visual guidance system that is based on extensive surveys and field data collection to support uniform condition assessment of building components; and (3) it introduces a location-based inspection process with a standardized building hierarchy. The research contributes to restructuring the inspection and condition assessment processes, providing a better understanding of the interactions among building components, integrating capital renewal and maintenance data, and developing a practical condition assessment framework that is economical, less-subjective, and suitable for use by individuals with less experience. The framework also incorporates permanent documentation of the condition of the asset along its life cycle, and aids in scheduling inspections so as to maintain low-cost condition tracking. Ultimately, the proposed system will provide timely and sufficient information to facilitate accurate repair decisions for maintaining the building infrastructure. \nThe framework is of benefit to both researchers and practitioners. Its formulation is innovative and helps building owners automate most inspection tasks, quantify the impact of alternative funding scenarios, and reduce the cost of asset management. In addition, because asset management is a less-developed multi-billion dollar business, the research is expected to establish leading technology and know-how that will help Canadian companies gain a competitive global advantage. At the municipality level, the proposed prototype is expected to assist managers in arriving at decisions that will ensure the cost-effective operation of buildings and uninterrupted service to the public.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUWSpace (University of Waterloo)Même sujetFacilities and Workplace ManagementTravaux en français237 207