Cohen’s Weighted Kappa Statistic in Quality Control–Quality Assurance Procedures: Application to Network-Level Contract Pavement Surface Condition Surveys in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Like many provincial and municipal agencies, the British Columbia Ministry of Transportation (BCMoT) contracts out the collection of pavement surface condition data. Because BCMoT is committed to contracts with multiple private contractors, quality assurance (QA) plays a critical role in ensuring that the data are collected accurately and repeatably from year to year. Comprehensive QA testing procedures for surface distress data have been developed and implemented since the data collection has been based on visual ratings with event boards. Control sites that are manually surveyed are used to evaluate whether the contractor is correctly applying the BCMoT pavement surface distress rating system. To date, the QA testing has been based on a composite-index–based criterion for assessing the level of agreement and supplemented with the detailed severity and density rating data. However, the use of a composite index presents some limitations related to the model formulation and weightings assigned to particular distress types. Although the detailed ratings are useful as a diagnostic tool to pinpoint discrepancies, in the disaggregated format, they are not conducive as acceptance criteria for QA testing. Not widely used in the field of engineering, Cohen’s weighted kappa statistic has been applied since the 1960s in other areas to assess the level of agreement beyond chance among raters. The statistic was therefore identified as a possible solution for improving the ministry’s QA surface distress testing process by providing an overall measure of the level of agreement between the detailed manual benchmark survey and the contractor severity and density ratings. The application is described of Cohen’s weighted kappa statistic for visual surface distress survey QA testing using the BCMoT survey and testing procedures as a case study.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».