Quantifying Greenhouse Gas Generation for Roadway Maintenance, Rehabilitation and Reconstruction Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gas (GHG) emission levels in Canada peaked in 2007 at 751 Mt CO2e (carbon dioxide equivalents) and currently these levels are decreasing. Through the Copenhagen Accord, Canada has committed to a 17 percent reduction of 2005 GHG emission levels by 2020 to 607 Mt. To reduce GHG emissions generated in roadway construction, it is important to quantify the amount of GHGs produced for various treatments and to identify which aspects of construction contribute the greatest. This paper describes the development of a probabilistic model that quantifies the amount of GHGs generated through maintenance, rehabilitation, and reconstruction treatments for flexible pavement structures and includes the GHG emissions generated from the transportation, production and placement of materials. The maintenance treatments reviewed include: fog seal, slurry seal, micro surfacing, chip seal and ultra thin overlay. The rehabilitation and reconstruction treatments reviewed include: cold in-place recycling, mill and fill, full depth reclamation, and use of offsite recycled and virgin materials for reconstruction. To quantify the GHGs generated for each of these treatments a case study of a typical lane-km (3,700 m2) is used. A case study quantifying the amount of GHG emissions generated through 33,888 m2 of roadway reconstruction in the neighbourhood of King Edward Park is presented. Through the use of full depth reclamation for reconstruction it is estimated that approximately 52 percent or 700 t CO2e less was generated compared to a traditional remove and replace with virgin materials. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201310RT334E.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».