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Enregistrement W2610091062 · doi:10.3390/coatings7050058

Field Evaluation of Red-Coloured Hot Mix Asphalt Pavements for Bus Rapid Transit Lanes in Ontario, Canada

2017· article· en· W2610091062 sur OpenAlexaffabout
Qingfan Liu, Sina Varamini, Susan Tighe

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensMcAsphalt Industries (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltAsphalt pavementMetropolitan areaEnvironmental scienceTransport engineeringCivil engineeringForensic engineeringField surveyEngineeringGeographyCartographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coloured pavements have been implemented by metropolitan areas to denote dedicated lanes for bus rapid transit to maintain a high level of safety. Transit benefits of these installations are well documented. However, field performance of various types of coloured pavement has not been investigated systematically, with questions not being answered. In collaboration with the Regional Municipality of York (ON, Canada) where red pavement sections have been in operation for years for its bus rapid transit lanes, the Centre for Pavement and Transportation Technology at the University of Waterloo (Waterloo, ON, Canada) assessed the performance of various types of red pavements including epoxy paint and red asphalt mixes. It was found that, with significant lower texture depth, epoxy paint surface has disadvantages to red asphalt pavement from a pavement texture and safety perspective. The red asphalt sections in this study were observed as lower yet compatible frictional levels to conventional black pavement. Various types of contamination onto the red pavement were observed during field survey. In addition, the ultraviolet radiation degraded the colour of red asphalt pavement over time and may make it less effective for lane designation. Long-term monitoring is recommended to evaluate the functional and structural performance of red asphalt pavement.

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 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,521

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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