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Enregistrement W2074313840 · doi:10.3141/2366-02

Toward Sustainable Pavement Management

2013· article· en· W2074313840 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLife Cycle Costing Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental impact assessmentAsset managementEnvironmental economicsBusinessAsset (computer security)Transport engineeringProcess (computing)Environmental scienceEnvironmental resource managementEngineeringComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transportation asset management systems are concerned with the daunting task of maintenance and upgrade of infrastructure within the restrictions of an annual budget. Consideration of environmental impacts is normally left out of the analysis. This paper considers the incorporation into strategic planning of environmental impacts resulting from maintenance and rehabilitation of pavements. The energy use of such activities and resulting greenhouse gas (GHG) emissions are explicitly considered, and the results of a performance-based optimization are discussed. The study followed a three-step trade-off process: (a) finding the minimum requirement for the annual budget, (b) maximizing pavement condition, and (c) reducing environmental impacts. The results showed that considering environmental impacts in the strategic planning process returned a substantial gain in energy savings and reduction of GHG emissions, although a small sacrifice in pavement performance was required. The consideration of environmental impacts reduced energy use and GHG emissions by 19% and 24%, respectively, but pavement condition dropped slightly to 98.5% of the optimal solution.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,255 · 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