MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2057748479 · doi:10.1016/j.apacoust.2015.02.001

Durability and variability of the acoustical performance of rubberized road surfaces

2015· article· en· W2057748479 sur OpenAlexaboutno aff
Gaetano Licitra, Mauro Cerchiai, Luca Teti, E Ascari, Luca Fredianelli

Notice bibliographique

RevueApplied Acoustics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRegione Toscana
Mots-clésChristian ministryDurabilityRoad surfaceAnnoyanceHomogeneity (statistics)Civil engineeringEnvironmental scienceNoise (video)EngineeringForensic engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of road surfaces with low noise emission characteristics is one of the actions mostly applied all over the world to decrease the number of road traffic noise annoyed people. Since many Italian roads are going to be paved with such surfaces, the LEOPOLDO project (funded by the Tuscany Region and the Italian Ministry of Transportation) was planned to check the efficacy in time of this action. Among all solutions, rubberized road surface is one of the most applied in USA, Canada, Europe and Asia. This paper describes results obtained by monitoring four rubberized surfaces one year after the laying and by evaluating the time stability of LEOPOLDO one by means of the Close Proximity method (CPX). All surfaces here analyzed are laid in real scenarios, so the actual efficacy of this action is evaluated. The results on the LEOPOLDO surface show spatial homogeneity, a good time stability and a significant noise emission reduction. Instead, analysis of the four rubberized surfaces shows variability in the results, probably due to the pavement installation quality, as supported by the data. Thus, the rubberized road surface looks to be a very efficient mitigation technology, providing the installation have been carried out with care and proficiency.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations57
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied AcousticsMême sujetAsphalt Pavement Performance EvaluationTravaux en français237 207