A Systematic Literature Network Analysis: Research Mapping of International Roughness Index
Notice bibliographique
Résumé
The International Roughness Index (IRI) is a widely used measure of pavement roughness that has important implications for vehicle safety, ride quality, and road maintenance.Over the years, many research studies have been conducted on IRI, but the literature is dispersed and lacks an overall research mapping.To address this issue, a Systematic Literature Network Analysis (SLNA) method to review the topic of IRI from scientific publications from 2000-2021 to obtain state-of-the-art mapping, trending topics, and future work projection.The results show a significant increase in scientific document publications.Network visualization contains 189 keywords divided into six clusters.The biggest cluster is focuses on measuring road surface conditions to obtain the IRI value as part of monitoring road surface conditions using a mechanical method and vibration response.The keywords featured on the word cloud are pavements, surface roughness, road and street, pavement performance, asphalt pavement, and concrete pavement.Top trend topics are predictive analytics, decision trees, machine learning, and roughness prediction.The keywords machine learning and learning algorithms are up-to-date topics and closely related to forecasting and the international roughness index.The IRI prediction model is still feasible for further research by using a machine learning prediction model.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,081 | 0,065 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».