Development of a Pavement Management and Prioritization Framework for Three Active Municipal Landfills
Notice bibliographique
Résumé
In early 2011, a study was carried out to assess the condition of the haul road networks within three major active landfills in a large Canadian city. The purpose of this study was to identify and document the road segments within each landfill, determine the condition and structure of each road, and develop maintenance, rehabilitation or reconstruction (M, R & R) strategies based on the collected data. The pavement structures within each landfill consisted of flexible pavements (asphalt concrete), gravel pavements and dirt roads. The Route ID is an identifier used to develop a comprehensive pavement management database and to document all road segments within each landfill. The roads within each landfill were then sectioned using digital aerial images and site visits. Pavement attribute data was then collected for each unique identifier. To assess the condition of the pavements, condition surveys and deflection testing using a Falling Weight Deflectometer (FWD) were performed on all road segments. To identify the pavement structure, Ground Penetrating Radar (GPR) surveys and borings were advanced along each road segment. The collected data was then analyzed and used to develop M, R & R strategies for each roadway section. A prioritization methodology was also developed based on traffic levels, pavement thickness and structural condition. The pavement management methodology and prioritization strategy developed as a part of this study can be used by landfill operators to effectively manage their haul road networks and improve efficiency and operation. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201211RT334E.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».