Quality Index and Contractor Adjustment Factor of Highway Projects in Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Pay factors relate quality to actual pay. Quality measures are generally used by highway agencies for the acceptance of pavement construction. Material properties, smoothness and other characteristics of the constructed pavement will generally vary somewhat from the specified design values because construction operations are influenced by many factors. Such variance will affect pavement quality and it is performance. Furthermore, the highway agency and road users will be affected. This study aims at creating a new contractor adjustment factor (C.A.F) for the highway construction projects in Egypt in relation to the quality index (Q.I) of the constructed pavement. The philosophy of the developed method has been structured with respect to the percent reduction in life in years between (as-constructed) and (as-designed) pavement cross sections through the application of KENLAYER software. Furthermore the results obtained from this method will be compared with the results of the Egyptian Code for Urban and Rural Roads for determining contractor discount factor in order to show the fairness of the developed method. The analysis of the study results shows a noticeable difference between the suggested method (C.A.F) and the traditional method of the Egyptian Code for Urban and Rural Roads, therefore it is recommended to replace the traditional method with the new payment method because it is consider the pavement cross section as one unit. Keywords: Quality Measures, Pay Adjustment Factor, Pavement Damage Ratio and KENLAYER Software.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».