Accelerated Concrete Pavement Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
As highway agencies across the country attempt to balance rebuild existing highways while they reduce congestion and user delays and improving safety, the use of accelerated highway rehabilitation methods has become a necessity. This has been the case for the California De-partment of Transportation (Caltrans), which recently undertook a major concrete pavement rehabilitation project on I-15 near the city of Ontario, California. The I-15 Ontario Corridor carries about 200,000 ADT with 4-6 lanes each direction, about 6 percent of which is heavy trucks during peak hours. The size of the project is approximately $86 million in the engineer’s estimate cost. It is scheduled to start construction on February 2009 and to be completed by April 2010. The major scope of the project is the replacement of concrete pavement on two outside lanes in both directions along the 7.5-km (4.7-mi) stretch. Due to a complexity of con-struction access and rehabilitation process, the project was designed to implement various types of concrete pavement rehabilitation methods. Basically, the old concrete pavement will be re-placed with one of: (1) normal portland cement concrete (28-day curing-time mix); (2) rapid strength concrete (12-hour curing-time mix); (3) fast-setting hydraulic cement concrete (4-hour
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».