Improving Ontario Pavement Management Through Long Term Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents performance models that have been developed for the Ministry of Transportation of Ontario (MTO) using data from their Pavement Management System (PMS2). This study is in partnership with the Centre for Pavement and Transportation Technology (CPATT), at the University of Waterloo, and the MTO under the Highway Infrastructure Innovation Funding Program (HIIFP). This research includes analysis of historical data from the MTO PMS2. The project involved analyzing 870 sections and over 17,000 pavement treatment cycles for a 20 year cycle. The research involved development of a robust framework for sorting the extensive data and grouping them into categories that reflect typical pavement factors. Performance models were then calibrated, and validated. In the analysis of the historical data, the data was sorted, classified according to pavement type, equivalent total thickness, traffic volume, soil type, and climate zone. In the development of the performance curves 75% of the data was used to calibrate the performance curves, which is described by the predicted pavement condition index (PCI) and as a function of pavement age. The remaining 25% of the data was used to validate the various performance models using various statistical tools. The analysis determines what factors have the greatest influence over performance of the various pavement treatment types. This paper provides a framework for analysis using several statistical tools. It also involves development of expected service lives for various typical pavement treatments under a series of varying conditions in Ontario. This research is important for MTO for validation of existing performance and incorporation for future PMS strategies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».