Life cycle analysis for asphalt pavement in Canadian context: modelling and application
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pavement Life Cycle Assessment (LCA) is a comprehensive method to evaluate the environmental impacts of a pavement section. It employs a cradle-to-grave approach assessing critical stages of the pavement’s life. Previous LCA case studies used a wide variety of different functional units and factors in order to achieve different goals and scopes. These inconsistent functional units and factors create confusion in understanding the complete picture of environmental impact during the initial construction. Therefore, a set of models of pavement LCA considering every factor of the pavement life cycle phases is needed. Canada is a very large country and the different provinces have different pavement construction practices. Therefore, the goal of this work is to develop a set of useful models for quantifying CO2 emission from pavement construction in Canada. A total of 141 Canadian road sections from the Long Term Pavement Performance (LTPP) database are considered to develop models using machine learning algorithms: multiple linear regression, polynomial regression, decision tree regression and support vector regression. These models determine the significant contributors and quantify the CO2 emission in material production, initial construction, maintenance and use phase. The study also reveals the contribution of Canadian provinces’ CO2 emission involved in the life of a pavement.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle