Quality Management of Network-Level Pavement Condition Data Collection: Current Methods and Practices
Notice bibliographique
Résumé
Over the past three decades, most highway agencies have adopted Pavement Management Systems (PMS) to help manage their pavement networks more cost-effectively. One of the most costly parts of operating a PMS relates to collecting network-level pavement condition information and, as a result, agencies are faced with developing procedures and guidelines for quality management of these activities. The quality of collected data has a direct impact on the utility of, and confidence in the PMS, which in turn has an effect on the use of scarce resources for preserving highway networks. However, until recently there was little attention given to the quality and consistency of collected data. The Long Term Pavement Performance (LTPP) program, in conjunction with advances in automated methods of collecting many types of pavement condition data, focused new attention on the topic of pavement condition data quality management. This attention on quality management has led some agencies to develop methods and practices to ensure the appropriateness of the collected data for use in their respective PMS, but these practices are far from universal and many agencies lack a formalized data collection quality management plan. The objective of this paper is to summarize current quality management practices being employed by public road and highway agencies for both automated and manual pavement condition data collection using information collected in a recent survey of 55 highway agencies throughout the United States and Canada.
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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 | 0,139 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».