Making Winter Driving Safer - Establishing Performance Standards for Winter Maintenance
Notice bibliographique
Résumé
In a series of collaborative trial projects that started in the winter of 2013/14, Alberta Transportation and the province's highway maintenance contractors developed and tested performance standards for winter highway maintenance. Drivers will benefit from the introduction of performance standards for winter maintenance through anticipating, and experiencing, more consistent driving conditions during the winter. Performance standards will also allow consistent educational and public awareness messaging, which will in turn promote safer trip planning. Various types of performance measures are either in place or are being tested in Alberta, ranging from input measures (i.e. material stockpiling) through process measures (i.e. response times), output measures (i.e. time to return to specified conditions), surrogate outcome measures (i.e. surface friction) and true outcome measures (i.e. travel speeds). Alberta benefited from experience with established technologies like Automated Vehicle Location Systems, Traveler Information Systems, and precision forecasting/Maintenance Decision Support Systems when developing the trial performance standards. In addition, supporting management tools were developed as part of the performance standards trials. These include a Winter Severity Index that can be used on both provincial & local scales, and Storm Classification that allows the contractors to work towards different performance targets, depending on the severity of each storm event. The paper will describe performance standards that are under development for various phases of winter maintenance work planning and execution, and discuss some of the implications of using performance standards in a contracted delivery system. Results of the different trial projects are presented, with concluding remarks on the safety benefits from the introduction of formal performance standards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,113 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».