Notice bibliographique
Résumé
In 1989, the C-SHRP (Canadian-Strategic Highway Research Program) launched a national full scale field experiment known as the Canadian Long-Term Pavement Performance (C-LTPP) program. Between the years, 1989 and 1992, a total of 24 test sites were constructed within all ten provinces. Each test site contained multiple monitored sections for a total of 65 sections. Each of these sites received rehabilitation treatments of various thicknesses of asphalt overlays. The majority of the overlays used Hot-Mix Asphalt Concrete (HMAC). Several sections used HMAC with the addition of polymer, or a high friction mix, and several others used Reclaimed Asphalt Pavement (RAP). The C-LTPP program attempted to design and build the test sections across Canada so as to cover the widest range of experimental factors such as traffic loading, environmental region, and subgrade type. The environment types include Wet-No Freeze, Wet-Freeze and Dry-Freeze. This ensured that C-LTPP would encompass the majority of conditions under which pavements are constructed in Canada. It would then be possible to compare results obtained at different test sites (i.e. across traffic levels, environmental zones, soil types) by using a statistical analysis of the factorial population. The objective of this report is to assist in providing guidance on the future C-LTPP database. The C-LTPP database needs to be an up-to-date, practical consolidation of pavement data, which can be used by researchers and practitioners for pavement design with potential usage in AASHTOWare DarWin-ME Canadian calibration and management of road networks. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201211RT334E.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,019 |
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 ».