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Enregistrement W575136185

Evaluating Innovative Pavement Technologies Through Laboratory and Field Testing

2006· article· en· W575136185 sur OpenAlexaboutno aff
Susan Tighe, R Haas, G Kennepohl

Notice bibliographique

Revue10TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ASPHALT PAVEMENTS - AUGUST 12 TO 17, 2006, QUEBEC CITY, CANADA · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineeringField (mathematics)Test (biology)Transport engineeringResearch programFoundation (evidence)Civil engineeringEngineering managementGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New and improved pavement technologies are developed through laboratory investigations, construction and maintenance, theoretical analyses, long term performance studies such as SHRP and C-SHRP, and integrated programs of laboratory and field research. It is the latter which is the subject of this paper. In 2002 the Canada Foundation for Innovation (CFI), Ontario Innovation Trust (OIT), Ontario Research and Development Foundation (ORDCF), and several private and public sector partners provided $9 million in total in research funding. The first major initiative to occur under this support is an integrated laboratory and field research program involving new state-of-the-art testing equipment, and new expanded field and central laboratories and central and satellite field test sections. This paper concentrates on how the test track is being used in combination with the laboratory to improve Canadian pavement design, construction and management. Results obtained from the central laboratory in combination with the field test track and satellite test tracks are providing useful information for CPATT partners. Furthermore, they are providing an excellent opportunity to train and educate a new generation of pavement engineers. The paper also provides several conclusions and recommendations on the future opportunities for further advancements in pavement technologies. For th ecovering abstract of this conference see ITRD number E215163.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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