MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7162025071 · doi:10.82308/41908

A framework for estimating the total cost of buried municipal infrastructure renewal projects

2009· dissertation· en· W7162025071 on OpenAlexaboutno aff
Charles Martin Ormsby

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEngineering
TopicUnderground infrastructure and sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Public informationCost analysisPublic policy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les municipalités canadiennes s'apprêtent à implanter de grands programmes de réhabilitions et de remplacements des systèmes d'aqueducs et égouts gravement détériorés. Les ingénieurs, entrepreneurs, centres de recherches en génie civil, ainsi que le public affirment que ces travaux ont des impacts négatifs sur la société. Ce mémoire fait état de ces impacts qui incluent, entre autres, l'endommagement des infrastructures avoisinantes, le dérangement de la circulation, la perte d'accessibilité aux entreprises, les risques en santé chez le public et les ouvriers, mais aussi la pollution et l'endommagement environnemental. Présentement, en pratique, il n'y a aucune méthode pour évaluer ces impacts sociaux, économiques et environnementaux. Ce projet de recherche propose aux municipa lités, aux fournisseurs de systèmes public et aux entrepreneurs un procédé pour quantifier le coût total à la société, attribuable à des projets de renouvellement des infrastructures-souterraines par les méthodes de tranchée ouverte ou sans-tranchée. Le coût total d'un projet est la somme des coûts directement et indirectement assumés par le client, ainsi que les coûts externes assumés par les membres de la société. Les coûts externes peuvent être séparés en trois catégories : les coûts sociaux, économiques et environnementaux. Dans le cadre de ce projet, une évaluation du coût total d'un projet de réhabilitation d'aqueduc par technique sans-tranchée à Montréal a conclu que les coûts indirects et externes montaient à 25 pour cent des coûts directs considérés dans le contrat. Les délais aux usagers routiers et la réduction des chiffres d'affaires des entreprises étaient attribuables aux deux plus grands coûts sociaux, économiques et environnementaux.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.544
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.010
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.262 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicUnderground infrastructure and sustainabilityFrench-language works237,207