Advanced analysis of pavement longitudinal profiles for rehabilitation diagnostic
Notice bibliographique
Résumé
In cold environments such as the one prevailing in the province of Québec (Canada), the two prominent problems associated with frost action are differential frost heave resulting from variable frost action in frost susceptible subgrade soils and frost heave occurring at shallow depths in pavements around cracks. Distortions of the surface profile resulting from frost heave can be divided into short or long wavelength distortions depending on whether or not heaving is associated with crack heaving, or differential frost heaving in the subgrade soil. Identifying the specific cause of profile deterioration during winter through routine analysis of profile and IRI information is currently very difficult to do with existing analysis tools. In order to develop new profile related diagnostic tools, a research project was undertaken on three pavement sections for which winter roughness deterioration causes are well documented. The surface profiles of the experimental sections were measured in summer and winter using an inertial profilometer. For each test section, the IRI difference (ΔIRI uf ) between winter and summer profiles, calculated every 100 m, was determined. The measured profiles were also filtered for short wavelengths (1 to 3 m) and long wavelengths (8 to 12 m) in order to determine the IRI difference (ΔIRI f ) between winter and summer filtered profiles. The value of the ratio ΔIRI f /ΔIRI uf calculated for each passing wavelength band was used as the main indicator within a decision chart. The proposed method can adequately differentiate the sections affected by deep frost heaving from those affected by shallow crack heaving.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».