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Enregistrement W2028362496 · doi:10.3141/2455-04

Calibration and Validation of Condition Indicator for Managing Urban Pavement Networks

2014· article· en· W2028362496 sur OpenAlexaff
Alelí Osorio-Lird, Alondra Chamorro, Susan Tighe, Carlos Videla

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterurbanServiceability (structure)Pavement managementTransport engineeringData collectionAsphaltCivil engineeringComputer scienceEngineeringGeographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deterioration indexes that may combine types of surface distresses, serviceability, and structural indicators are commonly used for pavement management at the network level. These indexes differ in the types of deterioration and criteria considered to quantify severity and density of distresses. Most of these indexes were developed for interurban road networks; therefore, their application to urban networks is complex and not representative. For this reason, there is a need for a better understanding of urban pavement behavior to enable collection of the distresses relevant to these types of pavements and development of an overall condition index for urban pavements that represents the mix of the more relevant distresses for use in network analysis. This study is part of a 3-year project developed in Chile: Research and Development of Solutions for Urban Pavement Management in Chile. The main objective of this study was to calibrate and to validate an urban pavement condition index (UPCI) representative of the overall condition of these pavements, according to objective measures of surface distresses and evaluations of an expert panel. The scope of this study included the development of distress evaluation guidelines for asphalt and concrete pavements considering manual and automated surveys, the application of these guidelines in different types of urban networks, and the assessment of these networks by an expert panel. Finally, three UPCI equations were obtained with satisfactory validation for asphalt pavements with manual and automated data collection and for concrete pavements with manual data collection.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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