Effect of Utility Cuts on Serviceability of Pavement Assets - A Case Study from the City of Calgary
Notice bibliographique
Résumé
The City of Calgary has a road network of nearly 16,000 lane-kilometres with an asset value of about $10.0B. With such an extensive roadway network, it can be very expensive and disruptive to carry out maintenance activities on sections affected by utility cuts. Pavement engineers generally agree that utility cuts negatively impact the integrity of pavement structure and reduce the serviceability of pavements. Therefore, a forensic investigation was conducted to determine the level of impact on the serviceability of pavements in Calgary due to the utility cuts. The impact was evaluated separately for arterial, collector, and local roads. Additionally, for each road class pavements in different age groups were evaluated. A total of 72 sections (24 for each road class) from different geographic locations in the city were selected to provide statistically significant data. Each of the 72 sections consisted of a sample unit with a utility cut and an adjacent sample unit without a utility cut. In order to quantify the impact of the utility cuts on the pavement performance, a comprehensive field investigation plan was developed. Field investigation included the following testing being carried out for both sample units in each section: Visual distress evaluation; Falling Weight Deflectometer testing; Ground Penetrating Radar survey; and Roughness survey using SurPRO. The results from the sample units with cuts were analyzed and compared with the results from sample units without cuts, to determine the loss in pavement service life due to the presence of a cut. Statistical analyses including ANOVA were carried out to confirm the research hypothesis. A fee structure was also developed for each of the three road classes and for the different age groups. This paper discusses and summarizes all the above research activities. Results of the entire study are included and the conclusions presented at the end.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».