An Economic Pavement Management Framework for Extremely Budget- and Resource-Constrained Agencies in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Regional pavement management agencies often suffer from inadequate resources and technical people to carry out maintenance tasks efficiently. Though funding shortage is an issue for most agencies, regional agencies confront it primarily for various reasons such as the class of the roads managed by them, traffic intensity, the size of service population, and the jurisdiction. Regional agencies generally manage lower functional classes of roads that usually carry smaller traffic. Though low-volume roads (LVRs) take just 20% of the traffic, LVRs include approximately 80% of transportation system mileage. With only 20% of the traffic volume and 80% mileage in transportation, LVRs can barely compete with the return on investment of highways. As a result, regional road networks are always subject to less attention from policymakers. In this context, this research proposes a pavement management framework for the regional agencies which is economical, requires minimum technical expertise, and is easy to implement. This study includes two surveys: The Canada-wide Pavement Management Survey and the Road Users Feedback Survey. The Canada-wide Pavement Management Survey provides an overview of pavement management practices in Canada at the regional level. The concept of Pavement Management System (PMS) score is also developed utilizing the same survey responses. Findings from the Road Users Feedback Survey have been used to understand the feasibility of using road users’ feedbacks in making management decisions. Overall results from these two surveys have been utilized to develop various components of the proposed PMS framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».