Évaluation de l'endommagement saisionnier de quatre chaussées
Bibliographic record
Abstract
La fissuration et la formation d'ornières dans la structure de la chaussée sont connus [i.e. connues] depuis plusieurs années et constituent toujours des problèmes de détérioration majeurs au Québec comme ailleurs au Canada. Le but de ce projet est d'évaluer le pourcentage d'endommagement saisonnier des chaussées. La méthodologie utilisée pour parvenir à l'atteinte de cet objectif consiste en une analyse des résultats provenant de 4 sites expérimentaux différents, ainsi que de la simulation de chaussée hypothétique alimentée par des données réelles. Cette évaluation est faite à l'aide d'une analyse mécanistique, en s'appuyant sur des modules de chaussées obtenus par rétrocalculs des bassins de déflexion relevés au moyen du déflectomètre à masse tombante, sur des données de température et sur le nombre d'ECAS. En se basant sur ces données, des analyses ont été effectuées pour établir les dommages saisonniers provoqués par la fatigue et par l'orniérage dans le but de mieux comprendre les cycles saisonniers.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".