MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3021985346

Development of the New 2011 Canadian Pavement Asset Design and Management Guide: A Summary of Canadian State-of-the-Practice

2012· article· en· W3021985346 sur OpenAlexaboutno aff
Susan Tighe, Márta Juhász

Notice bibliographique

RevueUSC Research Bank (University of the Sunshine Coast) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderGovernment (linguistics)Best practiceSustainabilityBusinessPolitical sciencePublic relationsPublic administrationEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of the new 2012 Transportation Association of Canada (TAC) Pavement Asset Design and Management Guide (PADMG) began in September 2009. The project is a pooled fund study being sponsored by 19 Canadian public agencies including all ten provincial Canadian Departments of Transportation, several major Canadian cities, several industry associations and the federal government. The effort is being led by a Canadian consortium team composed of consultants and academics from across Canada. The consortium team is composed of a diverse group of practitioners who have experience across Canada in the various areas of expertise pertinent to this Guide. The new 2012 PADMG will be an up-to-date, practical consolidation of Canadian pavement design and management practice for practicing engineers, managers and technicians. It will also be a valuable resource for college and university courses both in Canada and elsewhere. The Guide highlights key industry issues such as sustainability, climate change, and new innovations. This paper provides a brief overview of the development process and includes a summary of the key findings from a stakeholder survey conducted to determine current state-of-the-practice in Canada. Information collected in this survey covers the major practice areas in pavement design and management. The procedure for development of this Guide is also presented.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUSC Research Bank (University of the Sunshine Coast)Même sujetAsphalt Pavement Performance EvaluationTravaux en français237 207