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Record W2294652085

Étude des causes de dégradation du marquage au sol sur les routes du Québec

2014· article· fr· W2294652085 on OpenAlexaboutno aff
Alexandre Lacoffe

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicSmart Materials for Construction
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGradationForestryGeographyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Mes premiers remerciements s'adressent à mes directeurs de recherche, le professeur Martin Trépanier et le professeur Nicolas Saunier, pour leur aide, leur soutien et leur confiance tout au long de ma maîtrise.Ce mémoire ne serait probablement toujours pas terminé sans les informations et les éclaircissements fournis par le ministère des transports du Québec, et en particulier par mes interlocuteurs privilégiés, Mme Marie Beauchemin, Mr Michel Tremblay et Mr Dominic Denis, qui ont partagé avec moi leurs connaissances en répondant rapidement et précisément à mes interrogations.Enfin, j'aimerais remercier les étudiants en génie du Transport et spécialement Félix Soto, Jean-Simon Bourdeau et Galo Reinoso qui m'ont aidé à apprendre un domaine que je ne maîtrisais pas et m'ont soutenu par leur humour et leur bonne humeur lors des journées difficiles.v RÉSUMÉ Les marquages longitudinaux sont composés de lignes et de symboles peints sur les routes.Ils ont pour but de guider les automobilistes de jour comme de nuit.Leur rôle est donc essentiel dans la sécurité routière.C'est pourquoi de nouvelles normes ont été mises en place par la Federal Highway Administration (FHWA) depuis 2010 aux États-Unis (des normes similaires existent au Québec) concernant la signalisation routière.Celles-ci imposent un seuil minimal de quantité de lumière des phares des véhicules réfléchie par le marquage (la rétroréflexion) pour tous les type de marquages au sol afin de garantir une visibilité suffisante pour les usagers.Le ministère des transports du Québec (MTQ) constate que, de nos jours, la peinture se détériore de plus en plus rapidement, ce qui implique une repeinte plus fréquente pour répondre aux critères imposés par la norme.Le MTQ cherche à établir les principaux facteurs pouvant influencer la perte de qualité du marquage : c'est l'objectif de ce projet.Pour répondre à cette question, le ministère a fourni des données qu'il dispose pour certaines routes du Québec :-les caractéristiques des routes (âge du revêtement de la chaussée, type de route, type de revêtement, milieu, débit journalier moyen annuel de véhicules, vitesse limite, type de marquage, couleur du marquage) ; -le taux de présence du marquage (appelé durabilité) ; -la rétroréflexion du marquage ; -des informations concernant le déneigement (nombre de passages des déneigeuses, quantité de matériaux utilisés, pluie et neige tombée) ; -les températures, complétées par les données publiques d'Environnement Canada.Une fois les données recensées et structurées dans une base de données, des indicateurs ont été créés et les variations de durabilité et de rétroréflexion ont été calculées pour déterminer une corrélation entre les indicateurs et la perte de qualité du marquage.L'outil qui a été utilisé est la régression linéaire multiple.Un procédé itératif a permis de trouver les variables corrélées à la variation de durabilité et de rétroréflexion du marquage.vi Nous avons remarqué que les pertes de rétroréflexion et de durabilité sont fortement nonlinéaires, ce qui signifie que plus ses valeurs initiales sont hautes, plus la perte est grande.Les causes de détérioration se classent en trois grandes catégories :-les produits de marquage et les caractéristiques de la chaussée : les marquages à base de peinture à l'eau s'effacent plus vite que les autres.De même, l'âge du revêtement sur lequel est posé le marquage a un impact sur la perte de qualité.-l'environnement, avec l'hiver et l'entretien hivernal : il semble évident que le passage des déneigeuses avec la lame au sol, les abrasifs utilisés pour améliorer l'adhérence des véhicules sur la neige et la glace et les variations de températures au-dessus et en dessous du zéro contribuent à la détérioration du marquage.Cependant, l'étude montre que les chutes de neige importantes et le sel déposé en abondance pourraient être associés à une dégradation plus faible du marquage.-la circulation : les conclusions sont plus limitées dans ce cas.La quantité de véhicules semble avoir un impact négatif sur le marquage, mais cela n'est significatif que dans un des modèles.L'ajout ou le retrait d'un indicateur modifie grandement les résultats.L'idéal serait de collecter plus d'enregistrements, sur une période de temps et une zone d'étude plus larges, quitte à devoir diminuer le nombre de paramètres explicatifs disponibles pour l'ensemble des observations.vii

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.162

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.009
GPT teacher head0.194
Teacher spread0.186 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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
Published2014
Admission routes1
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