A Low-Cost Method to Develop an Initial Pavement Management System in One Year
Notice bibliographique
Résumé
Implementation of a pavement management system requires data collection to estimate system needs, performance modeling to forecast time sensitive changes and decision making to allocate interventions. Many agencies have embarked in the implementation of a management system which eventually renders its fruits; however, implementation typically involves expensive equipment, years of data collection and hundreds of hours of workmanship. This all results in a barrier that impedes implementation at small municipalities and governments in developing countries. This paper reveals the secrets to develop and implement a low cost pavement management system in one year. First a pavement roughness indicator was estimated using mobile technology and android applications from vertical accelerations normalized by speed. Performance curves and treatment effectiveness were estimated to match locally observed data following previous research results. A case study of the town of Saint-Michelle in Quebec demonstrated the method. Investment scenarios showed that $254,418 dollars are required to sustain current levels of condition, which are poor. A budget of $350,000 dollars was needed to achieve increasing levels of service to reduce roughness to about 1.8 m/km after 18 years. Total annual funding dropped to about $150,000 dollars after 18 years of full budget investment, when the system allocates most of the budget in preventive maintenance, releasing funds for other government needs.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».