Cálculo del índice de condición del pavimento flexible en la carretera Jaén - Chamaya.
Bibliographic record
Abstract
La presente Investigación tiene como objetivo aplicar el método PCI para determinar el rndice de Condición de Pavimento en la carretera Jaén-Chamaya. Ochocientos metros lineales de pista han sido estudiados a detalle para identificar las fallas existentes y cuantificar el estado de la vía. El método PCI se aplicó siguiendo el criterio y parámetros de la norma ASTM 5340-98 método de evaluación del PCI, el cual pretende saber las condiciones actuales de la estructura y la superficie de rodadura, con un trabajo de campo, en el cual se realiza el recorrido de la vía anotando las fallas localizadas y determinando la severidad de las mismas, haciendo uso de instrumentos de medición y el catálogo de fallas para pavimentos asfalticos, después del levantamiento de fallas se realiza el trabajo en gabinete con el cálculo final del PCI. Con un PCI ponderado igual a 68, se concluye que la carretera Jaén-Chamaya, Tiene un pavimento de estado Bueno. Esta condición del pavimento se debe gracias a las obras de mantenimiento que se realiza cada cierto tiempo que han aminorado la formación de fallas estructurales, dañinas para el pavimento. Según la variación del PCI a lo largo de la vía se identificaron 25 tramos homogéneos, para los cuales se halló el PCI ponderado y las muestras excepcionales, es decir, aquellas que presentan un estado marcadamente desfavorable de la condición del pavimento con relación a las de su vecindad. Al analizar el estado y las causas más generales del daño mostrado por los diferentes tramos observados. La mayoría de fallas fueron fallas de tipo funcional, que no afectan al tránsito normal de vehículos, no es necesario disminuir la velocidad libre y no son percibidas por el conductor, pues no causan daños estructurales.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".