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Record W2252407422

Gestion du marquage routier : analyse des acquis et perspectives pour le Québec

2009· article· fr· W2252407422 on OpenAlexaboutno aff
Luc Pellecuer, Jean-Philippe Roy, Michèle St-Jacques, Gabriel J. Assaf

Bibliographic record

VenueEspace ÉTS (ETS) · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicTransportation Planning and Optimization
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La sécurité des usagers de la route figure parmi les priorités du ministère des Transports du
\nQuébec (MTQ). Dans ce cadre, le maintien de la visibilité du marquage routier en tout temps et
\nsous toutes les conditions climatiques est bien évidemment primordial. L’amélioration de la
\nsignalisation horizontale et de sa gestion s’avère donc être une composante essentielle du
\nservice offert par l’administration routière aux usagers de la route.
\nLa Direction du soutien aux opérations a octroyé un mandat de recherche à l’École de
\ntechnologie supérieure en vue de dresser l’état de l’art sur les différentes méthodes de relevés
\net d’indicateurs de performance liés à la durabilité du marquage longitudinal. L’étude consiste
\ndonc à répertorier, au niveau international, les différentes méthodologies d’évaluation et de suivi
\nde la performance du marquage longitudinal, qu’elles proviennent des administrations routières
\nou des laboratoires universitaires.
\nDeux principales observations sont ressorties de l’étude. Dans un premier temps, on remarque
\nqu’un gros effort de recherche est consenti sur le développement de solution visant le maintien
\nde la visibilité nocturne, notamment lorsque la chaussée est humide ou lorsqu’il pleut. Les
\nsolutions avancées semblent être principalement orientées vers l’utilisation de microbilles de
\nverre incrustées dans les produits de marquage à différentes profondeurs et la texturisation du
\nmatériau de marquage.
\nDans un second temps, il est important de noter que la plupart des avancées des chercheurs et
\nadministrations concernent la gestion du marquage routier et, plus particulièrement, de sa
\nvisibilité. Traditionnellement, la visibilité du marquage routier est simplement évaluée
\nvisuellement ou, dans le meilleur des cas, par une mesure instrumentale de sa rétroréflectivité.
\nDésormais, ces mesures sont exploitées dans des systèmes d’information géographique (SIG)
\net sont utilisées pour le développement de modèles de prévision de la visibilité du marquage.
\nCes nouvelles pratiques permettent aux administrations routières d’évaluer et de prévoir plus
\nfacilement et plus précisément l’état du marquage sur leur réseau routier.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.733
Threshold uncertainty score0.948

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.262 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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