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Enregistrement W4411439360 · doi:10.1139/cjce-2024-0541

Integrating dynamic sensors and weigh-in-motion systems for pavement performance assessment

2025· article· en· W4411439360 sur OpenAlexaffvenueabout
Silas Henrique Barbosa de Carvalho, Malik Noor Ul Amin Awan, Leila Hashemian, Mohammad Shafiee, Alireza Bayat

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeigh in motionAsphalt pavementRowAsphaltSoftwareStructural engineeringEngineeringEnvironmental scienceComputer scienceAutomotive engineeringTruckMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In July 2022, a newly instrumented test road was constructed in Edmonton, Alberta, Canada, to monitor pavement conditions through embedded sensors in the asphalt layers. The test road is located on a high-traffic access route along Aurum Road leading to the Edmonton Waste Management Center. This study presents a comprehensive analysis of pavement performance by integrating data from dynamic sensors and a weigh-in-motion system, employing both direct sensor measurements and outputs from a layered elastic analysis to evaluate the pavement’s response to traffic loads. The findings revealed that the outer wheels of vehicles predominantly affected the middle longitudinal row of strain sensors, validating the need for multiple sensor rows to capture accurate strain data. Furthermore, relative errors of 4.3% for the horizontal strains and 22.5% for the vertical strains were found in the comparison between the observed data from the sensors and the calculated results from the computer software.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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