Calibration et validation d’un modèle de prédiction de l’uni des chaussées flexibles
Bibliographic record
Abstract
L’objectif principal de cet article est de calibrer le modèle d’uni en termes de l’index de rugosité international (IRI), développé par une nouvelle approche. Afin d’atteindre cet objectif, la méthodologie utilisée s’appuie sur les données de bases de données du programme de la performance à long terme des chaussées (LTPP) et du ministère des Transports du Québec (MTQ) d’une part, et d’autre part, de la cueillette des paramètres géotechniques issus des essais de caractérisations des échantillons, prélevés à chaque 5 m le long de cinq différents sites du Québec. Les coefficients de calibration requis ont été déterminés avec succès. Le second objectif de l’article est la validation du modèle. Par manque de paramètres géotechniques à chaque 5 m le long des sections identifiées pour réaliser cet objectif, le principe de niveau d’utilisation du modèle d’uni a été développé. Trois niveaux d’utilisation du modèle ont été développés et le modèle a été validé au troisième niveau d’utilisation avec un niveau de succès acceptable.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".