An economic approach to road condition assessment using road user feedback: A new model and its application
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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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».