Evaluation of climate impacts on jointed plain concrete pavement structures
Notice bibliographique
Résumé
Canadian pavement infrastructures, now more than ever, face risks associated with the potential impacts of climate and extreme weather events. Canada has experienced and continues to experience a number of changes to environmental variables affecting the performance of pavements, including temperature, precipitation, sea level rise, flooding, and extreme weather events. Therefore, road agencies and public are increasingly concerned with climate resiliency of pavement infrastructures which were not intended to accommodate intense environmental conditions due to climate change. While much has been written about the general behavior of flexible pavements in response to climate change, yet there has been relatively scant investigation of the rigid pavement climate resiliency and sustainability. This paper primarily focuses on the vulnerability and long-term performance of Jointed Plain Concrete Pavement (JPCP) Structures from Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide (MEPDG) perspective. In this paper, climatic data obtained from the latest Canadian Regional Climate Model (CanRCM4) were used. Simulation results from incorporating the projected climate data into AASHTOWare Pavement ME Design software showed that the magnitude of impacts and the degree of vulnerability arising from climate change was inconsistent between different performance indicators. Also, sensitivity analysis of the MEPDG distress models to multiple climatic factors revealed different trends of variation depending on climate variable.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».