Validation and Implementation of Ontario, Canada, Network-Level Distress Guidelines and Condition Rating
Notice bibliographique
Résumé
The Centre for Pavement and Transportation Technology at the University of Waterloo and the Ministry of Transportation of Ontario (MTO) have been studying for the past 4 years the suitability of applying automated technologies for network-level evaluations in the province. Three projects have been developed for this purpose. The main results of these studies were a better understanding of available digital technologies, evaluation of the performance of semiautomated and automated technologies, development of new guidelines for pavement distress collection at the network level, design of an adjusted distress manifestation index, and recommendations for the use of semiautomated and automated digital technologies at the network level. The objective of this paper is to present the findings of the third and last phase of the project, Validation and Implementation of MTO Network Level Automated–Semiautomated Pavement Distress Guidelines and Condition Rating Methodology. The scope of the study was to validate and implement in the field MTO network-level distress guidelines and a distress manifestation index for network-level evaluations (DMI NL ), considering the use of automated technologies. A complete statistical analysis of data collected in the field through manual evaluations and semiautomated and automated technologies is presented. The performance of currently available technologies using network-level distress guidelines was assessed. Finally, from the field validation, distress guidelines were adjusted accordingly and DMI NL equations were recalibrated.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».