Evaluation of the Use of Green Pavement Technologies in the Region of Waterloo, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The Region of Waterloo (Region) has a long history of applying innovative pavement technologies. The engineering staff at the Region realized that the conventionally used pavement resurfacing, reconstruction or mill and overlay are often not cost effective and environmentally friendly solutions and decided to use innovative, green technologies. The following pavement rehabilitation technologies are commonly used by the Region now: Cold In-place Recycling (CIR); Full Depth Reclamation (FDR) using expanded asphalt; pulverizing the existing pavement and resurfacing; and Cold In-Place Recycling with Expanded Asphalt Material (CIREAM). The Region is also looking forward to the application of Hot In-place Recycling (HIR) that is coming back to Ontario. Pavement preservation technologies have also been used and include crack sealing, microsurfacing, bonded wearing course and thin overlays. The Region has used reclaimed RAP in the HMA mixes for a long time. Warm Mix Asphalt has been tried and is being considered in future works. Being aware that the most sustainable pavements are the ones that last the longest, the Region has focused on proper longitudinal joint construction using echelon paving, infrared heaters and are planning the use WMA in the future.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».