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Enregistrement W627114345

Case Studies to Determine the Relationship between Rehabilitation Process, Hot-Mix Asphalt Lift Thickness, and Pavement Smoothness

2011· article· en· W627114345 sur OpenAlexaboutno aff
Salman A. Bhutta, R Essex

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoothnessAsphaltLift (data mining)Asphalt pavementEngineeringForensic engineeringComputer scienceMathematicsCartographyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the introduction of High Speed Inertial Profilograph (HSP), it has become possible to ascertain pavement smoothness accurately and instantaneously. HSP used for Highway smoothness testing in Ontario are ASTM Class 1 compliant, with capability to determining the smoothness of the pavement layer accurately and in a repeatable manner. The HSP can be operated at speeds of up to 80km/hr for prompt results with minimum interruption to traffic during smoothness testing. Users of the Profilograph devices have started utilizing the HSP as a tool to isolate operational issues from pre-existing conditions with the objective of achieving the desired contractual smoothness as a function of the rehabilitation process and lift(s) thickness of hot-mix asphalt. Case studies were undertaken on various highways in Ontario, that were undergoing Full Depth Reclamation (FDR), Cold-in-place Recycling (CIR), Expanded Asphalt Stabilization (cold in-place recycling with expanded asphalt, CIREAM) processes and conventional grind-and-pave projects. This paper outlines key lessons learned from the results of these studies, with special attention given to achievable smoothness end results as a function of the rehabilitation process. The paper also summarizes guidelines established as a result of this study to undertake profile-quality-control of various types of rehabilitation techniques outlined above. // Avec l'introduction du profilographe inertiel a haute vitesse inertielle (HSP), il est devenu possible de verifier l'uni de la chaussee avec precision et instantanement. Les HSP utilises pour tester l'uni des autoroutes en Ontario sont conformes a la classe 1 de l'ASTM, avec la capacite de mesurer l'uni de la couche de chaussee avec precision et d'une maniere reproductible. Le HSP peut fonctionner a des vitesses pouvant atteindre 80 km/h pour obtenir des resultats rapides avec une interruption minimale a la circulation pendant les essais de mesure de l'uni. Les utilisateurs des profilographes ont commence en utilisant le HSP comme un outil pour isoler les problemes operationnels de conditions preexistantes avec l'objectif d'atteindre l'uni contractuel desire en fonction procede de rehabilitation et lift(s) l'epaisseur des couches d'enrobe bitumineux a chaud. Des etudes de cas ont ete menees sur diverses routes en Ontario, qui etaient en cours de remise en etat complete a pleine profondeur (FDR), de recyclage a froid en place (CIR), de stabilisation au bitume expanse (recyclage a froid en place avec bitume expanse, CIREAM) procedes et projets de planage et pavage conventionnels. Ce document decrit les principales lecons apprises a partir des resultats de ces etudes, avec une attention particuliere aux resultats finaux d'uni realisables en fonction du procede de rehabilitation. L'article resume aussi les lignes directrices etablies comme resultat de cette etude pour entreprendre un controle de qualite du profil de divers types de techniques de rehabilitation decrites ci-dessus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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