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Enregistrement W2079684230 · doi:10.1139/l10-021

Long-term behaviour model of skid resistance for asphalt roadway surfaces

2010· article· en· W2079684230 sur OpenAlexvenueno aff
Tomás Echaveguren, Hernán de Solminihac, Alondra Chamorro

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPontificia Universidad Católica de ChileUniversidad de Chile
Mots-clésSkid (aerodynamics)AsphaltPolishingEquivalence (formal languages)Traffic volumeGeotechnical engineeringEnvironmental scienceEngineeringStructural engineeringMathematicsMaterials scienceTransport engineeringComposite materialMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skid resistance (SR) is relevant to road safety. Several researchers have showed that SR diminishes its value over time depending on the traffic-aggregated interactions, and the presence of heavy vehicles in the traffic stream. The classical SR model shows that its value drops from a starting value to an equilibrium value over time. However, this behaviour in low-volume roads is not entirely true. In this paper, an SR model in a single mathematic specification is proposed, which considers the polishing effect of heavy traffic through the polishing equivalence factor. The model was calibrated by using data measured with a SCRIM device from 1100 test sections in Chile. Considering speed and temperature factors calibrated for Chile, data were processed and corrected. It was concluded that the model for long-term behaviour of SR is satisfactory, but it is necessary to include the seasonal effects for a more realistic model.

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 enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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