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Record W7027520292

Contribution à l’optimisation de la gestion intégrée des infrastructures urbaines

2022· other· fr· W7027520292 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)ESPACEPoison control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse consiste à mettre en place de nouvelles grilles et méthodologies d’évaluation des conduites d’eau potable et d’égouts en vue d’identifier de façon optimale, rentable et durable leurs besoins et priorités d’interventions, ainsi que les opportunités de coordination efficace des interventions entre toutes les infrastructures municipales linéaires d’une même tranchée, en l’occurrence les conduites d’eau potable, les conduites d’égouts et les chaussées. \n \nPour optimiser les décisions de renouvellement des conduites d’eau potable, nous avons développé une nouvelle approche qui intègre une procédure dynamique d’établissement des durées de vie des conduites, l’impact spatio-temporel des bris précédents sur les dégradations futures et les résultats de l’analyse comparative des performances de divers indicateurs d’état. La nouvelle approche méthodologique proposée, s’appuie sur les données récoltées sur un linéaire approximatif de 6 000 kilomètres de conduites d’eau potable, en particulier la bonne corrélation spatiale et temporelle détectée entre les bris successifs sur une conduite ainsi que les écarts observés entre les durées de vies réelles établies avec la méthode dynamique proposée et les durées de vie théoriques énoncées dans la littérature. La nouvelle approche a été validée à travers une étude de cas. Les résultats ont été concluants et démontrent que les interventions issues de l’approche proposée sont plus optimales que celles provenant des autres approches utilisées à titre comparatif dans l’étude de cas. \n \nQuant aux conduites d’égouts, nous avons combiné la méthodologie du MAMH avec celle du WRc afin d’établir une nouvelle grille d’évaluation d’état, basée sur une approche plus efficace et proactive. L’approche proposée intègre les indicateurs structuraux, hydrauliques ou fonctionnels ainsi que les facteurs aggravants reliés aux conditions internes et externes de la conduite. La faisabilité et l’intérêt de la nouvelle méthode d’évaluation proposée a pu être validée à travers une étude de cas réalisée sur des secteurs d’égouts de la Ville de Montréal. Les résultats montrent l’énorme potentiel de cette méthode à mieux modéliser la réalité des conduites d’égouts quant à leur état et à leur vulnérabilité, en tenant compte des facteurs internes et externes influençant leur comportement et dégradation temporelle. \n \nL’élaboration de règles et critères à la fois simples et efficaces, encadrant la coordination des interventions sur les réseaux d’eau potable, d’égouts et de voirie a été réalisée avec une méthode d’analyse comparative des avantages coûts-bénéfices liés à divers scénarios d’interventions intégrées et non-intégrées. Les résultats émanant de cette analyse comparative de rentabilité, ont permis de proposer dans cette thèse, un cadre rigoureux, objectif et réaliste destiné à supporter les gestionnaires d’infrastructures et surtout à les éclairer sur les meilleures opportunités de coordination des travaux, le tout dépendant de l’état de chacune des infrastructures de la tranchée, au moment de l’évaluation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.039

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.250 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2022
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