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Record W7009852326

Evaluación de la condición del pavimento flexible mediante el índice de rugosidad internacional (IRI) de la carretera Shanango - Bellavista - Jaén – Cajamarca

2024· dissertation· es· W7009852326 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuerenati · 2024
Typedissertation
Languagees
FieldEngineering
TopicInfrastructure Maintenance and Monitoring
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)ProspectionNova scotiaFormality
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Se desconoce el nivel de servicio de la carretera Shanango-Bellavista, por esto es
\nnecesario su evaluación, para conocer este indicador y tomar las medidas necesarias para
\nsu conservación y mantenimiento, siendo una carretera muy importante en nuestra
\nprovincia requiere mayor atención debido al incremento del flujo vehicular en los últimos
\naños que traen como consecuencia el deterioro de la superficie de rodadura, generando el
\nmalestar entre los usuarios que repercute en el deterioro de sus vehículos, mayor tiempo
\nde circulación y por ende una mala calidad del viaje. El objetivo principal fue evaluar el nivel
\nde servicio del pavimento flexible mediante el índice de rugosidad internacional (IRI). Se
\ninició con la inspección visual en campo, levantamiento topográfico, medición del tráfico y
\nposterior a esto se realizó las mediciones de las irregularidades con el Equipo Merlín en
\ntramos de 400 metros, posteriormente mediante cálculos matemáticos y estadísticos se
\nobtuvieron los valores IRI los cuales sirvieron para clasificar el nivel del servicio en que se
\nencuentra de la superficie de la carretera. Con base a los resultados del estudio de tráfico,
\nse determinó que la carretera es de clase 3, teniendo de un IMDA de 314 veh/día. Asimismo,
\ndel cálculo del nivel de servicio se obtuvo un IRI de 1.77 m/km, que de acuerdo a los rangos
\nestablecidos según por el MTC la carretera en estudio se encuentra en estado BUENO

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.177
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.005
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.311 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
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
Published2024
Admission routes1
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