MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4395101531 · doi:10.29327/1304307.48-124

PATOLOGIAS DE PAVIMENTOS FLEXÍVEIS – ANÁLISE DE UM TRECHO DA AVENIDA ARCHIMEDES PEREIRA LIMA, CUIABÁ-MT

2023· article· pt· W4395101531 on OpenAlexaff
Marcelo Martins da Cruz Neto, Samira Gomes Alencar, EVERTON CHAVES PRATES DE JESUS, GLAUCO FABRÍCIO BIANCHINI

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicInnovative concrete reinforcement materials
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsGeologyComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pavimentos flexíveis são constituídos de camadas (subleito, reforço do subleito, sub-base, base e revestimento asfáltico) que sofrem deformações elásticas sob o carregamento aplicado, tendo a carga distribuída em parcelas equivalentes entre as camadas.O revestimento asfáltico é a camada superior destinada a resistir diretamente as ações do tráfego e transmitila de forma atenuada as camadas inferiores, além de impermeabilizar a estrutura do pavimento e garantir condições adequadas de rolamento.Quando mal dimensionado ou executado, tem-se o surgimento precoce de patologias, comprometendo o estado de serviço e vida útil do pavimento.Diante desse contexto, esse estudo possui como objetivo a avaliação funcional das patologias no trecho de via, decorrente da recente manutenção que foi realizada e o surgimento delas, bem como aplicar o método do IGG para classificar o pavimento como péssimo, ruim, regular, ótimo ou bom.Para o desenvolvimento do estudo, utiliza-se como método de pesquisa o estudo de caso, tendo como objeto a Avenida Archimedes Pereira Lima, trecho delimitado pela Universidade Federal do Mato Grosso e a Ponte sobre o Rio Coxipó, no município de Cuiabá, Estado de Mato Grosso.Para a determinação da classificação da via, foi aplicado o Método do IGG -Índice de Gravidade Global, tendo como principais resultados a quantificação e classificação das patologias analisadas no trecho e a obtenção da classificação da via, IGG igual a 79,22 com classificação regular, muito próxima do limite superior para mudança de faixa para ruim.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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 score0.022
Threshold uncertainty score0.043

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.055
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.245 · 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
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicInnovative concrete reinforcement materialsFrench-language works237,207