Development of a Rural Municipality Road Conditions Assessment Method and Associated Quality Assurance Process
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the issues confronted during a multi-year project involving the development of a conditions assessment method and a quality assurance process for surfaced rural roads in Parkland County, Alberta, Canada. The objectives of this innovative project included; developing a surfaced roads conditions assessment method and procedures for collecting the condition data, and creating business processes for ensuring that quality assurance and consistency is maintained into the future. The project commenced in 2006, was successfully completed in 2010 and fully implemented in 2011. The project utilized custom road network and project level Pavement Management System and Maintenance Management System software. The paper discusses the major technical and organizational issues that were experienced including: Developing accurate methods for measuring and collecting data on the surface roads; Piloting the data collection process and refining the process; How treatment triggers (distresses, severities and extents) for the surfaced road network were identified; How a Condition State Map that drives all physical surface work was developed, and; Identifying methods to quality assure the data as part of the collection process. This paper focuses on the critical success factors and the lessons learnt throughout the five year project. How condition data is collected and used is explained in sufficient detail to enable similar rural municipal governments to assess its relevance and consider the opportunity of implementing similar processes in their own operating environment. The paper also details the quality assurance and business processes developed to ensure the data collected is reliable and consistent over time. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201211RT334E.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».