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Enregistrement W2972665904 · doi:10.1177/0361198119864908

Development and Application of a Sustainable Management System for Unpaved Rural Road Networks

2019· article· en· W2972665904 sur OpenAlexaff
Alondra Chamorro, Susan Tighe

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentDeveloping countrySustainable managementPrioritizationManagement systemBusinessEnvironmental planningProcess (computing)Environmental resource managementEnvironmental economicsTransport engineeringRisk analysis (engineering)SustainabilityEngineeringComputer scienceProcess managementOperations managementEconomic growthEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the sustainable management of rural roads, social, institutional, technical, economic and environmental aspects should be considered under a long-term perspective. The current practice in developing countries is that only some of these key sustainable aspects are considered in the management process. In addition, rural roads maintenance management is commonly performed under a short-term basis, not considering the life-cycle costs and benefits in the economic analysis and project prioritization. This paper presents the development of a sustainable management system for rural road networks and its application in developing countries. The approach considers the development of a sustainable framework, application of a network-level condition evaluation methodology, condition performance models for gravel and earth roads, cost-effective maintenance standards, a long-term prioritization procedure that accounts for sustainable aspects, and a computer tool that integrates the system components. The management system has been applied and validated in two unpaved rural road networks in developing countries, located in Chile and Paraguay. Sensitivity analysis was carried out to assess the impacts of input parameters in the performance of developed system. As a result of the research an adaptable and adoptable sustainable management system for rural networks has been developed to assist local road agencies in developing countries.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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