Development of Pavement Management Systems to Meet Public Private Partnership Concession Agreements
Notice bibliographique
Résumé
With the increased number of road projects being issued as public private partnerships across North America, the need for specialized pavement performance and management data has become more important. These types of projects are unique because of the detailed and binding concession agreements outlining minimum testing and performance requirements. Each concessionaire requires a very detailed and customized solution. Although each concessionaire usually deals with the same assets, due to the relatively small size of their network and the level of monitoring typically well beyond that used by similar government agencies, the private concessionaire has different issues and resources to comply with the concession agreement. The requirements of typical concession requirements across North America vary significantly, but typically include requirements for pavement surface distress, smoothness, and rutting. This paper outlines the lessons learned during the creation of pavement condition evaluation and monitoring systems for three concession projects across Canada. Specifically, it discusses the requirements for hyper accuracy of location identification, the identification of immediate repair locations, the use of distribution requirements in rehabilitation forecasting, and risk management. The experience with these public private partnerships has resulted in key conclusions with dealing these types of assets. There is little flexibility with the accuracy and the referencing of the key performance data because often times the concessionaire is required to make rapid repairs to ensure timely preventative maintenance and prevent fines for exceeding key performance indicators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».