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Enregistrement W44244910

National Cooperative Highway Research Program, NCHRP Synthesis 463, Pavement Patching Practices - A Synthesis of Highway Practice

2014· article· en· W44244910 sur OpenAlexaboutno aff
RS McDaniel, Jan Olek, B. Magee, Ali Behnood, Richard L. Pollock

Notice bibliographique

RevueUlster University Research Portal (Ulster University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederal Highway AdministrationTexas Department of TransportationMinnesota Department of TransportationCalifornia Department of TransportationAustralian GovernmentU.S. Department of Transportation
Mots-clésState highwayHighway maintenanceTransport engineeringHighway systemRoad surfaceHighway engineeringEngineeringState (computer science)AsphaltControl (management)Best practiceRoad constructionCivil engineeringForensic engineeringPolitical scienceGeographyComputer scienceArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report summarizes current practices for patching both concrete and asphalt pavements. The intent is to document the state of the practice for patching relatively small-scale surface defects in concrete and asphalt pavements. Both reactive and planned patching is addressed. The synthesis covers management or administrative issues, materials, methods, equipment, specifications and tests, traffic control, and other aspects of patching operations.The information presented in the report was collected through extensive literature reviewsof U.S. and international sources. A total of 49 of 51 survey responses were received fromU.S. state highway agencies, a 96.1% response rate. Responses were also obtained from20 local agencies across the United States, 36 from national, county, and city agencies, andthree from maintenance contractors. Five responses were received from Canadian agencies (three provincial and two cities).The report will be of special interest to state, local, and international highway agenciesby assisting them to make informed decisions.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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