A knowledge-enabled system for routing urban utility infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
In the field of urban infrastructure, there is a lack of models that can support knowledge management. Most efforts in the domain have focused on the creation of data models that are more suitable for the organization of static data than the creation and maintenance of dynamic domain-knowledge. In this regard, ontologies have emerged as a promising tool for interoperability and knowledge management. This research aims to establish a knowledge-enabled system to support the collaborative routing of buried urban infrastructure utilities. The routing problem is addressed at both the street level (micro) and city level (macro). The routing problem considers aspects of life cycle costing, sustainability, and community impacts. The ontologies were created by integrating and streamlining several data models currently used in the utilities sector and embedding knowledge from the design of eight major infrastructure projects in Ontario. The ontologies were implemented using the Web Ontology Language (OWL). Knowledge pertaining to micro-level routing was represented using a spatial constraint model embedded within the ontology. The model was populated with knowledge from experienced infrastructure designers. At the macro-level, knowledge was represented using a fuzzy inference system linked to the ontology. A data wrapping approach was used to bridge the gap between existing database driven systems and the knowledgebase structure of the ontology. The ontologies and decision-support systems were subsequently evaluated through (1) Validation by domain experts, (2) Creating an application ontology to model the knowledge involved in trenchless technology selection, and (3) Testing on two watermain replacement projects in the City of Toronto. The objectives of this research are; (1) Creation of a domain ontology for urban infrastructure products and related concepts, (2) Creation of an application ontology for design coordination of co-located urban infrastructure, (3) Creation of a decision-support system to support the collaborative routing of buried urban infrastructure at the micro- and macro levels, (4) Implementation of a prototype web-based GIS portai based on the ontologies and decision-support system.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».