An economic approach to road condition assessment using road user feedback: A new model and its 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
Assessing roadway assets condition is the prerequisite of an efficient road management system. It requires participation from the top management, equipment, trained human resources, and dedicated funding. Newfoundland and Labrador have 13,500 lane kilometers of roads, of which almost 7,700 kilometers belong to the local jurisdictions. Local agencies typically consult the Transportation Association of Canada's pavement management guidelines for managing the road networks. But, municipality roads require more specified guidelines considering issues like lack of human resources, equipment, inadequate funding, environmental factors, and public expectations. To better maintain these roads, evaluation of road conditions is the first step. However, a proper evaluation system needs considerable funding, a trained workforce, and necessary equipment. Hence, the idea of using road users’ feedback is introduced in this paper. Citizens from 108 municipalities of the province participated in a feedback survey where they were asked questions about roadway assets condition. The survey resulted in a significant amount of data. First, an exploratory analysis of the road users’ feedback data was conducted. Then, a simple distress-based pavement performance model was developed. This model can be adopted by the local agencies as a simple decision-making tool. To make the model practical, a smartphone application called MUNPave is also introduced in this paper.
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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 | 0,000 | 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