Development of CPATT Database and Quality Control Checks for Concrete Pavement Field Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract \n \nThe Centre for Pavement and Transportation Technology (CPATT) located at the University of Waterloo, Canada, has robust research capabilities. This is largely related to a team of researchers who have conducted a number of research(s) related to transportation and pavement engineering in collaboration with various public and private sector partners. Numerous research has involved collection, acquisition and development of new data and information involving design, construction, maintenance, economic, rehabilitation, safety and impact of climatic changes on the pavement. \n \nThe CPATT researchers collected data has a magnitude of multi-gigabytes. This required that an appropriate repository is provided and maintained for future students, researchers, and research partners. The repository qualifications and its maintenance process are detailed in this study. \n \nAt the start of this research, there was a detached data repository and a framework for collecting, storing and maintaining the database. This research has provided solutions to form the basis of a robust, meaningful and useful database, by researching and developing a repository, creation of numerous standard formats for datasets, inter-relationship models and quality control checks. The research has evolved so that concrete pavement field data can be stored safely and accessed by students, and researchers for analysis and its utilization in the future. \n \nIn developing a database framework, the literature indicates that an appropriate consultation with experts and rigorous evaluation of database framework (before its implementation) is to be carried out to meet the objectives and goals of the program. This objective was achieved by consulting CPATT management, IT experts (both internal and external to the University of Waterloo) and end-users, such as current and past CPATT students, research associates, and UW staff through a well-articulated “CPATT Database Survey”. \n \nData quality control and datasets format consistency of existing CPATT data were of a major concern, addressed by this research. This concern is addressed by providing numerous standard datasets formats and quality control checks; for dataset utilization to be more feasible and valuable for future researchers.
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 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 | 0,057 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».