Strategic Total Highway Asset Management Integration
Notice bibliographique
Résumé
To manage a significant quantity of aging roadway infrastructure and growing traffic volume successfully, agencies are faced with challenges in developing reliable long-term plans that maximize network performance by optimizing programming preservation projects at the network level. Current practice typically involves relatively independent planning for bridge and pavement subassets, with a slight number of situations allowing for reliable trade-off analysis between the two. The choice to improve two bridges rather than one pavement section may yield a greater percentage increase in the bridge network performance than one pavement section would for the pavement network performance. The reliability of this choice being right and at the right time significantly decreases over the long term. Mutually inclusive highway asset planning by an integration of the bridge subasset into pavement subasset significantly increases long-term planning reliability. A key point of this strategic total highway asset management integration (STHAMi) approach is the conceptual structural integration factor. Integrating the bridge condition index into a pavement performance index allows for the treatment of bridges as equivalent pavement sections. STHAMi resulted in a higher percentage of model network treated per unit of value, coupled with consistently higher annual network performance during a 25-year span. Key benefits include the introduction of one pavement performance indicator as an overall encompassing highway performance measure for combined long-term bridge and pavement subasset planning. The approach makes long-term planning for both subassets possible in a pavement-oriented engineering organizational unit.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».