Développement d'un catalogue de dimensionnement structural des chaussées pour la Ville de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche est réalisée dans le cadre d'un mandat confié à l'ÉTS pour l'élaboration d'un catalogue de conception des voiries urbaines pour la ville de Montréal. La formule d'un catalogue pour la conception des routes est un outil qui est largement utilisé par des administrations routières européennes et nord-américaines. Ces catalogues se présentent souvent sous forme de structures types pour le dimensionnement des chaussées souples, rigides et mixtes. \n \nDans un premier temps, on a élaboré un catalogue de structures types pour la conception et la réhabilitation des voiries urbaines. Le dimensionnement des structures de chaussées présentées dans le catalogue a été réalisé à l'aide des méthodes standards de conception appliquées au Québec. La présentation du catalogue sous forme de structures types précalculées et testées par l'expérience permet de simplifier la conception structurale des chaussées. Le nombre limité de structures qui en découlent permet la standardisation des structures. Cette standardisation favorise l'accumulation de connaissances techniques sur les structures de chaussées comparables pour diverses conditions de trafics et de sols. Ces données techniques permettent d'établir des modèles de conception et de comportement basés sur la performance locale. (Abstract shortened by UMI.) \n \n
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.025 |
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".