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Enregistrement W2945484619 · doi:10.1139/cjce-2018-0389

Some observations on BWIM data collected in Manitoba

2019· article· en· W2945484619 sur OpenAlexaffvenueabout
Basheer Algohi, Baidar Bakht, Hasam Khalid, Aftab A. Mufti, Jonathan D. Regehr

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransport Systems and Technology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckBridge (graph theory)Transport engineeringAxleEnvironmental scienceEngineeringCivil engineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three highway bridges in the Canadian province of Manitoba are being monitored continuously not only for their long-term performance but also for bridge weighing-in-motion (BWIM). Data collected for the BWIM study has led to some observations that have far-reaching consequences about the design and evaluation loads for highway bridges. This paper presents the well-known concept of equivalent base length, Bm, as a useful tool for comparing trucks with different axle weight and spacing configurations as they influence load effects in all bridges. It is discussed that the statistics of gross vehicle weights (GVWs), W, collected over a one-month period is not significantly different from that for the GVW data collected over a longer period. A rational method concludes that the value of W for the CL-W Truck, the design live load specified by the Canadian Highway Bridge Design Code, is 555 kN for Manitoba. The observed truck data in Manitoba presented on the W–Bm space is found to be similar to that collected in the Canadian province of Ontario more than four decades ago. It was also found that the multi-presence factors, accounting for the presence of side-by-side trucks in two-lane bridges, specified in North American bridge design and evaluation codes are somewhat conservative.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,152 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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