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Enregistrement W2063527857 · doi:10.1139/l08-025

Concrete pavement surface textures and multivariables frictional performance analysis: a North American case study

2008· article· en· W2063527857 sur OpenAlexaffvenue
M. Alauddin Ahammed, Susan Tighe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkid (aerodynamics)Geotechnical engineeringAxleInternational Roughness IndexSurface finishStructural engineeringRoad surfaceEngineeringAxle loadEnvironmental scienceForensic engineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concrete pavements are well known for long structural life. The major challenge, however, is to provide a durable surface with adequate skid resistance for economy and safety. This paper examines the long-term frictional performance of eight different surface textures on 197 sections of concrete pavements within the long-term pavement performance (LTPP) program database. Analysis shows that tined and (or) grooved textures maintain consistently higher skid resistance over time and the surface friction of concrete pavements is less sensitive to ambient temperature. Cumulative traffic passes are more sensitive to longevity of friction than the cumulative axle loads. Five alternative models have also been successfully developed for prediction of the long-term skid resistance of concrete pavements as a function of texture type, cumulative traffic passes, speed, and concrete compressive strength. These models were shown to be statistically significant at 95% confidence levels with reasonable prediction accuracy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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