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Enregistrement W6981042520

Development of an integrated platform for pavement rehabilitation design optimization

2022· other· en· W6981042520 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSuperconducting Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDriver rehabilitationRoad surfaceChristian ministryDistressIntervention (counseling)Economic evaluationCost–benefit analysisPsychological interventionCost effectivenessLife cycle costing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis develops an integrated and efficient approach to evaluate pavement surface distress and riding comfort on road sections of a municipal network in order to determine the most likely cause of deterioration, suggest relevant tests to confirm the diagnosis and determine the most appropriate interventions on technical and economic grounds. \n \nThe thesis then applies that framework to the evaluation of the road network of the City of Chateauguay. All the distress present on the surface of all the road network are assessed alongside the riding comfort. The preliminary diagnosis regarding the most likely cause of deterioration associated to every road section is provided, followed by the relevant tests to perform to confirm the preliminary diagnosis for all the road sections of the network. The determination of the most relevant type of intervention is also provided from three main options depending on the cause of failure. A preliminary structural design is also provided to address highly trafficked roads for every type of subgrade. \n \nA detailed cost evaluation of every intervention option is provided, taking into account materials and site execution processes. User cost savings are projected over the life of the pavement based on projected routine and periodic maintenance needs established by the Ministry of Transport of Quebec. The estimated internal rate of return is provided for every candidate section, based on its roughness, distress condition, traffic levels, maintenance projections and cost of materials.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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