Étude des causes de dégradation du marquage au sol sur les routes du Québec
Bibliographic record
Abstract
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".