A Comprehensive Decision Support Framework in the Front-End Phase of Major Transportation Projects
Notice bibliographique
Résumé
Identifying the best project alternative is a critical challenge facing major transportation projects (MTPs) at the front-end phase. The increasing complexity and dynamism of MTPs have imposed substantial uncertainties and subjectivities in the decision-making process. Despite the efforts made in previous studies, a stochastic framework to facilitate the comprehensive assessment is still missing. In this research, a stochastic decision support framework has been developed to cope with the considerable uncertainties in MTPs. The features of the proposed decision support framework are achieved by using the Bayesian belief network modeling technique to provide a comprehensive registry of the relevant decision factors, establish the interrelationships between these decision factors, and consequently quantify uncertainties of decision indicators. The calculated probabilities for decision indicators have been interpreted to a satisfaction level of stakeholders based on their constraints as a multi-criteria decision model. A Monte Carlo simulation has been conducted to simulate a real condition using the decision indicators probability as input. Finally, MTP alternatives prioritized according to the anticipated satisfactory gained among various stakeholders. The created framework is used in a preliminary alternative assessment for case study related to Detroit River International Crossing project. The case study investigates the decision-making of key stakeholders related to prioritization of alternative projects for a new access between Detroit, US and Winsdor, Canada. The project team verified applicability of the model. The developed framework and the case study highlight the significance of identification of a stochastic project alternative assessment method. The proposed framework provides decision-makers with a decision support tool to facilitate front-end phase of MTPs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».