MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7061322600

Réalisation d’un système d’information géographique de gestion d’infrastructures routières du Québec et de calcul d’itinéraire en cas d’effondrement de ponts

2019· other· fr· W7061322600 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2019
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet of ThingsService (business)Rail transportation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La bonne circulation des personnes et des biens est devenue un besoin essentiel de notre société. Le réseau routier est un élément important pour la croissance économique ; il constitue un indicateur primordial de la santé économique d’une région, car il sert tant au déplacement des personnes et des biens, qu’à la prestation des services tels que la collecte des déchets dans les centres urbains. Or, il existe plusieurs éléments qui contribuent à la dégradation des infrastructures routières et nuisent à la bonne circulation. Parmi ces éléments on peut citer l’augmentation de la mobilité, les catastrophes naturelles et la vétusté de ces infrastructures routières. Il survient également des incidents qui perturbent la circulation, on peut citer le risque d’effondrement des ponts ainsi que les travaux sur les routes, qui entrainent des fermetures nécessitant une prise en charge afin d’assurer le service offert par le réseau routier malgré les difficultés présentes. Plusieurs études ont montré que la croissance économique est liée à la qualité des infrastructures routières, donc il est important d’avoir des infrastructures routières bien aménagées et entretenues. Parmi les solutions envisageables pour mieux gérer et entretenir les infrastructures routières, les Systèmes d’Information Géographique (SIG) semblent être un choix de premier ordre. C’est ainsi que dans ce travail nous avons construit un système d’information géographique Web de gestion des infrastructures routières et de gestion du trafic routier en cas d’incident.

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)0,007
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke)→Même sujetMagnetic confinement fusion research→Travaux en français237 207→