Development of Frost and Thaw Depth Predictors for Decision Making about Variable Load Restrictions
Notice bibliographique
Résumé
Low-volume roads covering the northern part of Ontario, Canada, are a critical asset; they enable the movement of goods from remote resource areas to markets. However, challenged by a combination of heavy, low-frequency traffic loading and a high number of freeze-thaw cycles for which most have not been structurally designed, such highways often experience seasonal damage and premature traffic-induced deterioration. To mitigate these impacts, the Ontario Ministry of Transportation and other departments of transportation place seasonal load restrictions (SLRs) every year during the spring thaw. For economic reasons, the duration of SLRs is usually fixed in advance and is not applied according to conditions in a particular year. Rigidity in the schedule may result in economic losses because the payload can be unnecessarily restricted or pavement deterioration can occur. The latest attempts to address this issue include the use of climatic and deflection data to assess the bearing capacity of the roadway better. The use of frost and thaw depth predictors to track spring thaw weakening could improve the scheduling of load restrictions. On the basis of field data captured in Northern Ontario, a good correlation was found between the amount of frost depth in the pavement and weather conditions monitored by road weather information systems. An empirical methodology for site-specific calibration of the predictors is proposed, and the steps toward its development and the calculation algorithms are detailed.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».