Implementation of the British Columbia Side Road Assessment Plan
Notice bibliographique
Résumé
With more than 61,000 lane-km, the British Columbia side road network is an important economic asset to the province, providing access to a large resource-based economy. This network is composed of paved (25,000 lane-km) and unpaved (36,000 lane-km) sections of various geometric and construction standards and low traffic volumes. In the mid-1990s, the British Columbia Ministry of Transportation completed implementation of a comprehensive corporate pavement management application on its entire primary and secondary highway system. The ministry was also committed to extension of the system to all roads under its jurisdiction as part of its asset management practices to support formalized condition assessment and needs analysis processes. One of the obstacles facing the implementation of pavement management application on the side roads was the huge data collection cost, particularly in a time of governmentwide fiscal restraint. The side road data collection project was initiated with the objective of developing a data collection methodology and plan for the entire network by a combination of continuous and sampled approaches. The approach used to modify the existing U.S. Corps of Engineers data collection system for unpaved roads to conditions in British Columbia and the field verification trials that were completed before full-scale implementation are discussed. The data collection blueprint, which combines full and sampled coverage of the network with a road classification system, is also described. The results of the first data collection cycle and lessons learned are presented.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».