On Studying the Prospective Road Construction Materials Demand for 50 Years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global road networks play a huge role in social development, economic growth, and easy access to natural resources. In today's world, road transportation carries more than 80% of passengers. The world’s population is expected to grow to 9.8 billion by 2050, and half of the anticipated growth in the world population will be in Africa. In the development of economic activity, the demand for people and goods transportation is a prime indicator of changing demographics. As of 2021, there are 6,958,538 million people living in Libya. According to current estimates, the Libyan population will be more than 10.8 million by 2050. The road mesh was 83,200 km in 2010. By 2050, Libya's road network is expected to increase by at least double its current length, which is 95,180 km of paved roads. In this study, the potential future paved road network is estimated, as well as the expected amount of material to be used for road construction. On typical pavement construction layers in Libya, at least 249,847,500 m3 of materials will be needed to construct new roads over the next 50 years. In addition, the country will require a significant amount of materials to cover the road maintenance and rehabilitation work required during t3hat same period.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».