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Enregistrement W2240181138

Integration of Preventive Maintenance in the Pavement Preservation Program: Ontario Experience

2005· article· en· W2240181138 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTransportation research circular · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPavement managementTransport engineeringPavement engineeringPreventive maintenanceEngineeringDriver rehabilitationChristian ministryWork (physics)Level of servicePlanned maintenanceRehabilitationOperations managementAsphaltReliability engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional pavement preservation (PP) practices have mainly focused on corrective maintenance activities. However, with the constant demands on highway networks and the extensive costs required for rehabilitation, highway agencies have started to adopt preventive maintenance (PM) strategies into their PP programs. PM is a set of activities performed while the pavement is still in a good or fair condition to inhibit progressive failure and therefore extend the service life of the pavement. Potentially, PM can enhance pavement performance and reduce the life-cycle costs of highway facilities. The Ministry of Transportation of Ontario (MTO) has been one of the pioneering agencies in applying pavement management system (PMS) analysis tools to its annual pavement maintenance and rehabilitation (M&R) program at the network level. Currently, MTO is in the process of implementing a PP program that includes PM as a key component. In this program, a practical PM model is developed through a set of dedicated decision trees (DT). This determines the feasible maintenance activities for each pavement section based on a number of factors, including existing pavement surface layer, condition, age, and traffic. The PM work program is finalized through budget optimization to determine the most cost-effective maintenance activity for each candidate section. The impact of the PM activities on the overall pavement performance is modeled as an immediate improvement in the pavement condition index and/or a slower rate of deterioration, depending on the nature of the PM activity. This impact is then accounted for and integrated with pavement rehabilitation analysis during the course of development of the final work program for the entire highway network. Budget analysis is performed to determine the impact of incorporating the PM activities into the PP program as compared to a PP program that includes rehabilitation activities only. Analyses results showed that under the same budget scenarios, incorporating PM into the overall PP program resulted in a significant improvement to the network condition. In this paper, an overview of the MTO PP program, with special emphasis on the integration of the PM program into the PMS, is presented. The development of PM DTs and performance modeling is discussed in detail. In addition, budget scenario analyses comparing the use of PM and M&R activities, as opposed to M&R activities only, in the development of the final work program, are presented.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,286 · 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