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Enregistrement W7038869616

Knowledge Enabled Tangible Capital Asset Reporting Using Asset Information Integrator System in Infrastructure Management

2014· article· en· W7038869616 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsset (computer security)Capital (architecture)Asset managementOntologyCapital assetStructural capitalInformation system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For effective management of the infrastructure systems, municipalities need to efficiently exchange information about these systems (i.e tangible capital asset information) within different departments of a municipality and between different agencies. This information exchange, referred to as transactions, is presently performed on an ad hoc and manual basis in the form of non-standardized reports created in PDF or Word format. Municipal organizations find it very difficult and time-consuming to compile, compare, extract, and analyze the Asset Inventory and Condition Assessment/Tangible Capital Asset information from these reports due to: (i) human interpretational issues; (ii) heterogeneity of the tangible capital asset data format; (iii) inconsistent description of various classes of assets; and (iv) lack of component-based aggregation of assets. There is a need to improve the way Asset Inventory and Condition Assessment Reporting or Tangible Capital Asset Reporting is currently performed by infrastructure agencies. To address these issues, a Tangible Capital Asset Ontology was developed as part of this research work. The knowledge represented in the ontology was used to define message templates that permit standardized reporting of the asset inventory and condition assessment/tangible capital asset information. Using a four step approach, the formalized message templates were implemented in an Asset Information Integrator System developed as part of this research. The focus of this paper is to introduce the Tangible Capital Asset Kernel Ontology and explain the development and application of the Asset Information Integrator System to demonstrate improved tangible capital asset reporting. The technique employs a case study approach.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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