Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Ministry of Transportation of Ontario, Canada (MTO), is dedicated to maintaining quality roadways in a sustainable manner. In recent years, MTO has implemented pavement preservation strategies to maximize cost savings in repair operations and to maintain pavement condition. Pavement preservation treatments are considered sustainable because they improve pavement quality and durability and extend pavement service life, while reducing energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions. Pavement preservation is a proactive, planned strategy that extends the life of the pavement and provides a cost-effective solution for pavement management. This paper outlines the various pavement preservation treatments used by MTO to achieve sustainability. These preservation treatments include crack sealing, slurry seal, microsurfacing, chip seal, ultrathin bonded friction course, fiber-modified chip seal, hot-mix patching, and hot in-place recycling. With use of the PaLATE software, pavement sustainability is quantified by comparing the energy consumption and GHG emissions generated for various pavement preservation strategies against typical rehabilitation and reconstruction treatments. This paper presents the benefits of pavement preservation by considering the service life of each treatment and calculating the associated energy consumption and GHG emissions per service year. Results indicate that pavement preservation strategies provide a significant reduction in energy use and GHG emissions when compared with traditional rehabilitation and reconstruction treatments. Although pavement preservation has been proved to be a cost-effective solution, there are numerous challenges and barriers to overcome. Some of the challenges and solutions as well as the strategies to promote pavement preservation for sustainability are presented in the paper.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle