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Enregistrement W6989389949

ANALYSIS OF PAVEMENT CONDITION INDEX DUE TO CLIMATE FACTORS FOR REGENCY ROAD

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Notice bibliographique

RevueUMS Library Center of Academic Activities (Universitas Surakarta) · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPavement managementForest roadRating systemAsset managementRoad constructionLicenseImpervious surfaceDrainage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rodney van der Ree, Jochen A. G. Jaeger, Edgar A. van der Grift and Anthony P. Clevenger Effects of Roads and Traffic on Wildlife Populations and Landscape Function: Road Ecology is Moving toward Larger Scales (Mar 2011). \nGroup IPA. Pavement Asset Management Guidance Condition Surveying and Rating - Drainage. 2014;(December):1–13. \nReclamation USB. Drainage Manual. 2007;420. \nModul RDE 08: Traffic Engineerin 2005. \nDimitrios J., Maria F. Sustainable development variables to assess transport infrastructure in remote destination. 2016 \nAtlantis Highlights in Engineering (AHE), volume 1Copyright © 2018, the Authors. Published by Atlantis Press. This is an open access article under the CC BY-NC license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).International Conference on Science and Technology (ICST 2018 \nSholichin and A. Rumintang, “Relation analysis of road damage with excessive vehicles load on Kalianak road Surabaya,” J. Phys.: Conf. \nSer., vol. 953, pp. 012231_1- 012231_5, 2016. \nEvaluation and Maintenance of Road Damage in Sidotopo Surabaya Road Using Pavement Condition \nIndex (PCI) Method. (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).International Conference on Science and Technology (ICST 2018). \nM. Tariq, S.S. Pimplikar, “A Comparative Study on Pavement Condition Rating Methods for Flexible Roads,” IJEDR, vol. 5, pp. 2321, 2017. \nP. Babashamsi, N. Izzi, H. Ceylan and N. Ghani. ScienceDirect Evaluation of pavement life cycle cost analysis : Review and analysis. Int J Pavement Res Technol [Internet]. 2016;9:241–54. Retrieved from: \nFMA. Karim, KAH. Rubasi and AA. Saleh.The Road Pavement Condition Index (PCI) Evaluation and Maintenance: A Case Study of Yemen. Organ Technol Manage Constar an Int J [Internet]. 2016;8(1):1446–55. \nD. Hein and R. Burak. Development of a pavement condition rating procedure for interlocking concrete pavements. 2007 Annu Conf Transp Assoc Canada Trans - An Econ Enabler, TAC/ATC 2007. 2007;1–11. \nAO. Yisa, G. Lazhi and Paul D. Bad Drainage and Its Effects on Road Pavement Conditions in Nigeria. Civ Environ Res. 2013;3(10):7–16. \nMNU. Mia, T. Henning and S. Costello. Life cycle cost analysis to identify the need for drainage renewal in maintenance of road asset: Case Studies from a New Zealand road network. 9th Int Conf Manage Pavement Assets. 2015;5165 (Abstract 230). \nAmerican Association of State Highway and Transportation Officials, A Policy on Geometric Design of Highway and Streets, Washington DC, 1990. \nTransportation Research Board, National Research Council, Highway Capacity Manual, Special Report, Washington DC, 1985. \nKadiyali, L.R., Traffic Engineering and Transport Planning, Kanna Publisher, Delhi, 1978. \nDepartemen Pekerjaan Umum, Direktorat Jenderal Bina Marga, Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI), Jakarta, Februari 1997. \nDepartemen Pekerjaan Umum, Direktorat Jenderal Bina Marga, Tata Cara Perencanaan Geometrik Jalan Antar Kota, Jakarta, September 1997 \nP. Babashamsi, N. Izzi, H. Ceylan and N. Ghani. ScienceDirect Evaluation of pavement life cycle cost analysis : Review and analysis. Int J Pavement Res Technol [Internet]. 2

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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