MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2181111720

Sustainable Pavements - Making the Case for Longer Design Lives for Flexible Pavements

2008· article· en· W2181111720 sur OpenAlexaboutno aff
L Uzarowski, G Moore

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityGreenhouse gasLife-cycle assessmentEngineeringTransport engineeringEnergy consumptionLife-cycle cost analysisAsphaltCivil engineeringProduction (economics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over one quarter of the world's greenhouse gas emissions are caused by transportation and especially road transportation. It is critical for the road construction industry to become part of the solution by proactively implementing technology and construction practices that assist in achieving these challenging emission reduction goals. In addition to improved asphalt technology, better construction and rehabilitation methods, and optimized pavement selection based on life-cycle cost analysis, more attention needs to be focused on pavement sustainability. This paper will consider some aspects of perpetual pavement sustainability based on a practical application of the concept on the Red Hill Valley Parkway project in the City of Hamilton, Ontario. The assessment of the overall impacts of construction on the environment during road building and maintenance operations used in this paper are based on European experience, particularly in France. In addition, the Pavement Life-cycle Assessment Tool for Environmental and Economic Effects (PaLATE) computer program developed at the University of California, Berkeley was used to calculate the energy consumption and gas emission during initial construction and the pavement maintenance and rehabilitation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAsphalt Pavement Performance EvaluationTravaux en français237 207