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Enregistrement W640658117

PERFORMANCE OF ASPHALT OVERLAYS IN THE CANADIAN STRATEGIC HIGHWAY PROGRAM'S LTPP STUDY

2000· article· en· W640658117 sur OpenAlexaboutno aff
R Haas, Ningyuan Li, Sl Tighe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubgradeOverlayAsphaltSurface finishGeotechnical engineeringEnvironmental scienceEngineeringGeographyComputer scienceCartography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Long Term Pavement Performance (C-LTPP) study, initiated in 1989, involves 65 sections in the 24 provincial sites that received various thicknesses of asphalt overlays. This paper describes the impacts of these overlays on pavement roughness progression under comparative traffic loading, climate, and subgrade soil conditions. Progression of roughness for thin overlays (30-60 mm) is significantly higher on a national basis than for medium (60-100 mm) and thick (100-185 mm) overlays. Factor effects, including climatic zone, subgrade type and traffic level were also evaluated. Some findings are that: (a) in wet, high freeze zones, thinner overlays show a higher rate of roughness progression than thicker overlays, regardless of subgrade type; (b) in dry, high freeze zones, roughness progression for medium and thick overlays is relatively small; (c) in wet, low-freeze zones, thinner overlays combined with a fine subgrade show the highest rate of roughness progression, (d) traffic, in terms of equivalent single axle loads (ESALs) seemed to have a limited effect for all the above; this was attributed largely to all the traffic essentially falling into one level. In conclusion, the C-LTPP experiment has provided valuable information on roughness trends after only eight years of observations. The methodology developed in this study for pavement roughness evaluation can be applied to performance trends analysis of other measured LTPP data. (a) For the covering entry of this conference, please see ITRD abstract no. E202467.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,258
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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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