Evaluation of subgrade and climatic zone influences on pavement performance in the Canadian Strategic Highway Program's (C-SHRP) Long-Term Pavement Performance (LTPP) study
Notice bibliographique
Résumé
Sixty-five sections in 24 provincial test sites received pavement rehabilitation comprising of various thicknesses of asphalt overlays, as part of the Canadian Long-Term Pavement Performance (C-LTPP) study, which was initiated in 1989. This paper describes the impacts of the various alternative rehabilitation treatments on pavement performance in terms of roughness progression under comparative climatic, subgrade soil, and traffic loading conditions. Some findings from this study include (i) in wet, high-freeze zones, thinner overlays show a higher rate of roughness progression than thicker overlays, regardless of subgrade type; (ii) in dry, high-freeze zones, roughness progression for medium and thick overlays is relatively small; (iii) in wet, low-freeze zones, thinner overlays combined with fine subgrade soils show the highest rate of roughness progression; and (iv) traffic, in terms of equivalent single axle loads (ESALs), seemed to have a limited effect on all of the above; this was attributed largely to the fact that all of the traffic essentially fell into one level, where 200 000 ESALs per year was designated as the boundary between low and high traffic levels. The methodology developed in this paper provides valuable insight into how subgrade and climatic factors influence pavement performance and can be applied to performance trend analysis of other pavements with similar climatic, subgrade, and traffic loading conditions.Key words: subgrade type, climatic zones, pavement roughness, international roughness index (IRI), Long-Term Pavement Performance (LTPP).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».