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Enregistrement W4243158834 · doi:10.32920/ryerson.14668659.v1

Local calibration of MEPDG rutting model for Ontario’s Superpave pavements

2021· preprint· en· W4243158834 sur OpenAlexaffabout
Gyan Prasad Gautam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesArizona Department of TransportationU.S. Department of Transportation
Mots-clésRutCalibrationAsphalt pavementEnvironmental scienceResidualEngineeringTrenchCivil engineeringGeotechnical engineeringAsphaltMathematicsGeographyStatisticsMaterials scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rutting models in the AASHTO Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide (MEPDG) have been calibrated to Ontario’s conditions for flexible pavements of Marshall mixes, and have yet to be calibrated for the Superpave materials. This study differs from previous studies in several counts: First, the local calibration database included both Superpave and Marshall mixes. Second, two of the five local calibration parameters (the temperature and traffic exponents) were pre-fixed based on a secondary study of the NCHRP 719 report. Third, both cross-sectional and longitudinal calibrations were performed and compared. It was concluded that the Superpave and Marshall mix pavements should be separately treated in the local calibration and that the cross-sectional and longitudinal calibrations behaved drastically differently in terms of residual errors. A set of local calibration parameters were recommended for future pavement design. It was recommended that trench investigations be done to further validate the results from the study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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