A CASE STUDY IN THE APPLICATION OF PROJECT LEVEL LIFE CYCLE ANALYSIS TO ASPHALT PAVEMENT PRESERVATION STRATEGIES: A CANADIAN CASE STUDY
Notice bibliographique
Résumé
This paper covers a Canadian project that commenced in 1997 and was successfully completed in 1998. This paper discusses the development of a method to use network level pavement management system (PMS) data for life cycle costing analysis of pavement preservation strategies. The method was applied successfully to the variety of pavement conditions and structures making up the primary highway network in the Province of Saskatchewan. This project followed a project that implemented probabilistic and deterministic network level PMS within Saskatchewan Highways and Transportation. The project discussed in this paper was to determine the whole of life implications for different treatment strategies on paved roadways using PMS data. The methodology was applied to asphalt pavements and to other road surface structures. The paper discusses the details of the method and the network level data used on the asphalt pavement portion of the project. The paper includes: (1) description of the network level probabilistic cost/deterioration models; (2) description of network level deterministic deterioration models; (3) how the models were combined to develop deterministic project level deterioration versus maintenance cost model; (4) application of the project level models in life cycle cause and effect models; (5) the method used to analyze the above to develop net present worth and equivalent annualized cash flow for different level of service starting case scenarios. (a) For the covering entry of this conference, please see ITRD abstract no. E202467.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».