USER DELAY IMPACTS OF ALTERNATIVE TRAFFIC PLANS FOR MAINTENANCE AND REHABILITATION INTERVENTIONS
Notice bibliographique
Résumé
Whether or not user delay costs due to maintenance and rehabilitation (M&R) interventions should be included in life cycle analysis is a controversial subject. However, there is a growing awareness or acceptance by public agencies that they should be considered either directly, in life cycle analysis, or at least indirectly in terms of the represented by delays. In fact, there is some contention that this down time is no different than that occurring when workers are not on the job due to illness, etc.A number of quite sophisticated user delay models have been developed which calculate slowing plus queuing delays, and the associated costs. A comprehensive model was developed, Ontario Pavement Analysis of Costs (OPAC) 2000 pavement design system, as reported at the 8th Conference in Seattle in 1997. This paper first identifies the available models, their principal features and their limitations. Among the limitations for most of the sophisticated models is the extensive requirement for input data, which in turn makes them cumbersome to use. The real issue suggested in the paper is twofold: (a) obtaining quantitative numbers on delay times and costs of sufficient reliability for the life cycle analysis, and (b) being able to evaluate the alternative traffic plans, including detours. To address these issues, the paper shows how user delay calculations can be simplified to yield approximate but still sufficiently reliable numbers for life cycle comparison of alternative M&R strategies as well as comparisons of a wide range of alternative traffic plans.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».