Life-Cycle Economic Evaluation of Alternative Road Construction Methods on Low-Volume Roads
Notice bibliographique
Résumé
The province of Saskatchewan has the largest number of public roads per capita in Canada and one of the largest in the world. Over the past decade, pressures on the road network have increased, resulting in accelerated road damage and increased demand to upgrade portions of the highway network. To address transportation infrastructure sustainability issues, Saskatchewan Highways and Transportation (DHT) and Pavement Scientific International, Inc., are researching more cost-effective methods. The research work involves evaluating the technical and economic feasibility of undertaking alternative road construction techniques. A critical component of this research effort is to evaluate the economic feasibility associated with different road construction techniques. The ability to perform whole-life economic analysis associated with long-term infrastructure assets is important to long-term sustainability. By comparing the present value of initial construction and future preservation costs across different road structures and technologies, an accurate assessment of construction and design options is achievable. On the basis of performance predictions and projected structural performance, resource allocation can be optimized more reliably across limited resources and alternative road strengthening systems, providing technically sound solutions that are more economically attractive. With an ability to predict whole life-cycle performance on the basis of future maintenance treatments, road managers can more reliably assess alternative surfacing and structural preservation strategies. The primary focus of this paper is to demonstrate the economic considerations undertaken in evaluating alternative road design and construction methods. This longer-term evaluation approach allows strategic investments in highway infrastructure and allows DHT and other agencies to consider innovative road structural rehabilitation and management strategies more effectively.
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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 | 0,025 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».