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Enregistrement W2186988839

C-LTPP Database: How Can We Capitalize on This Valuable Data? (Poster)

2013· article· en· W2186988839 sur OpenAlexaboutno aff
R Korczak, Sl Tighe

Notice bibliographique

Revue2013 CONFERENCE AND EXHIBITION OF THE TRANSPORTATION ASSOCIATION OF CANADA - TRANSPORTATION: BETTER - FASTER - SAFER · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltEngineeringSubgradeOverlayAsphalt pavementCover (algebra)Civil engineeringEnvironmental scienceTransport engineeringGeographyCartographyComputer scienceMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1989, the C-SHRP (Canadian-Strategic Highway Research Program) launched a national full scale field experiment known as the Canadian Long-Term Pavement Performance (C-LTPP) program. Between the years 1989 and 1992, a total of 24 test sites were constructed for a total of 65 sections. The majority of the overlays used Hot-Mix Asphalt Concrete (HMAC). Several sections used HMAC with the addition of polymer, or a high friction mix, and several others used Reclaimed Asphalt Pavement (RAP). The C-LTPP program attempted to design and build the test sections across Canada so as to cover the widest range of experimental factors such as traffic loading, environmental region, and subgrade type. The environment types include Wet-No Freeze, Wet-Freeze and Dry-Freeze. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201310RT334E.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0150,019
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1350,196

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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