Using LTPP Data to Develop Spring Load Restrictions: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
In northern parts of North America, the road network is weakened and extensively damaged by the seasonal loading. The yearly cycle of above and below freezing temperatures causes cycles of freezing and thawing of the groundwater underneath the pavement. As the groundwater freezes, the pavement undergoes uplift, while as the temperature rises to above freezing, the frozen ground thaws. As the pavement thaws from the surface down, the soil eventually becomes saturated as the water becomes trapped between the pavement surface and the frozen soil. The pavement is in a weakened state during this saturated period, which can last up to several weeks every year. Most authorities have opted to impose load restrictions on vehicles during this thawing period. Yet, since the pavement temperature tends to lag behind the air temperature, it is difficult to determine the exact time duration that the pavement is in this weakened state. An accurate time for imposing the load restriction is required since delayed restrictions will cause pavement damage, whereas premature load restrictions will cause undue economic hardship on industries that require transportation of their goods. A promising and convenient method is the thawing index method developed by the Minnesota Road Research Section. This paper will investigate ways to improve the determination of the start of load restrictions based on weather information, and the possibility of adopting it for use in Ontario.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».