Towards resilient roads to storm-surge flooding: case study of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Operating roads are critical during emergency operations at a disaster area. Prolonged inundation of pavements accelerates rapid deterioration of pavements and increases maintenance cost. The upgrade of vulnerable pavements with a raised subgrade and gabion walls is proposed as the means to increase the resiliency of strategic roads vital during the emergency attention in the aftermath of a cyclone. Hence, optimal pavement management can be used to allocate upgrade and maintenance and rehabilitation (M&R) operations to reduce the damage and mitigate the geo-physical risk and community vulnerability before the disaster even occurs. A case study is presented for regional highways, arterial and collector roads of Barguna district in Bangladesh that is frequently affected by cyclones and storm surges. The geo-physical risk and vulnerability (GEOPHRIV) index of each road segments is estimated by integrating the geo-physical risk; community, structure and infrastructure vulnerabilities; and damage indices. Dynamic linear programming is applied to optimise M&R strategies and the conversion of strategic roads into resilient perpetual pavements. The same budget required to optimise roads condition is also used to guide the conversion of roads into perpetual pavements, therefore increasing the overall network resiliency. As expected, the results show that most of the annual budget is equally expended into the conversion or the resurfacing of pavements. The decision-making approach herein proposed is very useful to roads agencies around the world, because it provides them with the ability to increase the resiliency of their strategic network ex-ante any flooding disaster.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».