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Enregistrement W1988473015 · doi:10.3141/1699-01

Incorporating Road Safety into Pavement Management

2000· article· en· W1988473015 sur OpenAlexaff
Susan Tighe, Ningyuan Li, Lynne Cowe Falls, Ralph Haas

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensStantec (Canada)Ministry of Transportation of OntarioUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPavement engineeringTransport engineeringPavement managementRoad surfaceEngineeringVisibilityGeometric designCivil engineeringHighway engineeringAsphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving road safety through proper pavement engineering and maintenance should be one of the major objectives of pavement management systems. When pavements are evaluated in terms of safety, a number of factors related to pavement engineering properties are raised, such as pavement geometric design, paving materials and mix design, pavement surface properties, shoulder type, and pavement color and visibility. Each year there are voluminous annual reports on traffic accident statistics and discussions of such road safety issues as road safety modeling and pavement safety measurements and criteria. Although road safety may be considered a separate area, it should be incorporated into pavement management systems. The main pavement engineering relationships associated with road safety are identified, and the various aspects of road safety related to pavement management, such as pavement types, pavement surface macrotexture and microtexture, and pavement safety measurements, criteria, and evaluation methods, are discussed. A systematic approach is proposed for the coordination of pavement maintenance programs with road safety improvement and the incorporation or integration of safety management with pavement and other management systems. Finally, a list of possible remedial measures for road safety improvements associated with pavement maintenance activities is recommended.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations115
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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