MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W322204026

Three-Year Performance of Innovative Preservation Treatments to Address Pre-mature Pavement Roughness

2013· article· en· W322204026 sur OpenAlexaboutno aff
D Palsat, Darel Mesher, T.P. McLaughlin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubgradeEngineeringRehabilitationAsphaltInternational Roughness IndexForensic engineeringSmoothnessAsphalt pavementCivil engineeringTransport engineeringGeotechnical engineeringEnvironmental scienceGeographySurface finishCartographyMathematicsMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alberta Transportation (AT) twinned a 27 km portion of Hwy 43:04 east of Grande Prairie in a staged sequence: subgrade construction in 2000; granular base course and first stage asphalt pavement in 2000 or 2001; final stage asphalt pavement in 2003. Within a couple of years of final stage paving, the pavement started to exhibit premature roughness characterized by heaving at low temperature transverse crack locations. AT and EBA, a Tetra Tech Company carried out an extensive forensic investigation in 2008/09 that included an evaluation of profile and IRI data collected over several years, a geotechnical investigation, and a laboratory testing program. This investigation explained the causes of the observed distresses and identified potential rehabilitation strategies. In 2009, several innovative pavement preservation strategies were constructed to improve smoothness and delay more costly major rehabilitation or reconstruction. Pavement profile data was collected during the summer and winter seasons before rehabilitation, immediately following rehabilitation, and during the summer and winters of 2010 through 2012. Based on the performance, the various treatments are ranked in terms of their effectiveness and estimated service lives. These will be used as a design input into a life cycle cost analysis as part of the next rehabilitation design. (A) For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201402RT334E.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAsphalt Pavement Performance EvaluationTravaux en français237 207