Accelerated Construction of Bridges: The Path Toward a Holistic Decision-Making System
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 28% of the 590,000 bridges in US need to be rehabilitated or replaced in the near future. Unless timely corrective action is taken, the social, environmental and economic costs associated with a declining infrastructure system are likely to be enormous. This mission is especially challenging because it must be achieved under heavy and escalating traffic conditions and using limited funds. The FHWA is promoting the philosophy of accelerated construction of bridges in order to mitigate the impact of reconstruction on the flow of traffic and to enhance quality of work and safety. Accelerated Construction has been performed in some high profile marquee projects, but it has not become the standard operating practice yet. Due to severe funding constraints, most state DOTs use initial cost as a primary factor in determining the technique for construction. This paper presents the background work done in a research study to develop a holistic decision making system based on a wide array of contributing factors. A comprehensive overview of the need for accelerated construction of bridges is presented. A review of decision making systems for bridge construction, found in research literature is presented and finally the results of a survey of state highway authorities in US and Canada detailing the state of the art of use of accelerated construction of bridges and factors considered while making decision are presented. The elements of a better decision making system such as cost, flow of traffic, safety, impact on local communities etc. are presented.
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 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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».