A Critical Review of an Existing Pavement Condition Rating System
Notice bibliographique
Résumé
Pavement condition survey involves measurement of two physical parameters: ride quality of pavement surfaces, and the extent and severity of pavement distress manifestations. The pavement ride quality can be measured with an acceptable level of consistency and repeatability through automation. However, achieving consistency in the evaluation of pavement distress manifestations is a challenging task because the automation that could accurately and consistently detect, quantify and record surface distresses is not yet fully developed in spite of rapid advances in video imagery and non-contact sensing devices. Highway agencies are becoming increasingly conscious of the importance of achieving the consistency and accuracy with subjective pavement condition ratings. The Ministry of Transportation, Ontario (MTO) has invested a considerable amount of time and effort over the years in developing, applying, and analyzing pavement condition rating system to ensure province-wide consistency and integrity of pavement performance data. To continue promoting a uniform rating system across regions, MTO has established a program to certify pavement raters through a pavement condition rating (PCR) workshop held every two years. As part of the workshop, the raters individually evaluate an established calibration circuit consisting of a number of pavement sections. These sections represent typical Ontario highways of varying levels of serviceability from poor to very good condition. In this workshop, members from Ministry's five regions are invited to rate the condition of the pavement test sections to provide an insight into the regional variations in ratings. As well, these sections are rated by a panel of four experts to establish a standard reference for the purpose of comparison. The latest certification workshop was conducted in the spring of 1999. This paper presents the results of the analysis of this study and makes recommendations to improve the existing pavement condition rating system and identifies additional measures required to ensure uniformity and standardization across the province.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».