Another look at delineation of uniform pavement sections based on falling weight deflectometer deflections data
Notice bibliographique
Résumé
The large amount of data commonly used to characterize the pavement surface and structural conditions offer a challenge to practitioners making decisions about the representative value of a particular parameter for design. While a large number of observations along the length of a road allow a better quantification of the expected value and variance of a parameter, basing a design on an average parameter along the project length will typically be uneconomical and less reliable. Therefore, pavement surface and structural condition data along a project length needs to be delineated into uniform sections. The design can be performed individually for each of these uniform sections to achieve economy without compromising reliability level. This paper documents delineation methods that explicitly address the problem of segmentation of measurement series obtained from Falling weight deflectometer deflections. Modifications in the existing American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO) delineation procedure were incorporated to address the mean differences and the local variability. The results of delineation show that the AASHTO methodology ignores the local variations along the project length which may not be valid from a practical standpoint while designing rehabilitation or preservation strategies. The inclusion of restrictions on mean difference and section length resulted in better delineation than the AASHTO method but it could be sensitive to local variations of the deflections within a section. The delineation approach can handle the local deflection variations within a section if appropriate constraints on the local variations are imposed. The results from the delineation of field deflections showed that the restrictions on mean difference, minimum section length, and location variability are vital to delineate the project length into appropriate homogenous sections which can be different from each other from both statistical and practical viewpoints.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».