Entwicklung von Systemelementen für ein österreichisches Pavement Management System
Bibliographic record
Abstract
Die vorliegende Dissertation beinhaltet und beschreibt jene Grundlagen, die für den praktischen Einsatz eines ablauffähigen Straßenerhaltungsmanagementsystem auf dem österreichischen Bundesstraßennetz erforderlich sind. Das für Untersuchungen und Entscheidungen auf dem gesamten Straßennetz (Netzebene) verwendete System bedient sich dabei eines Optimierungsverfahrens, das aus dem erhobenen Straßenzustand unter Einbeziehung von Straßenzustandsprognosemodellen und Kostenansätzen die optimale Erhaltungsstrategie ermittelt. Neben einer detaillierten Beschreibung der einzelnen Systemelemente - wie Datenerfassung und -speicherung, Straßenzustandsprognose und Datenanalyse - liegt der Schwerpunkt dieser Arbeit in der Herleitung von beschreibenden Kenngrößen des Oberbaus, der Verkehrsbelastung und des Straßenzustandes. Die Ausarbeitung eines Katalogs von Erhaltungsmaßnahmen ermöglicht darüber hinaus eine Beschreibung der monetären und nicht monetären Wirkungen von Erhaltungsstrategien auf den Straßenzustand. Durch die Formulierung von Teilzielen der Straßenerhaltung (Fahrsicherheit, Fahrkomfort und Substanzerhalt) ist es auch möglich, aus den Einzelinformationen einen den Straßenzustand beschreibenden Gesamtwert zu ermitteln (Wertsynthese), der einerseits für die Definition des Nutzens von Erhaltungsmaßnahmen und andererseits für die Optimierung herangezogen werden kann. Die Berechnung der Ergebnisse erfolgt letztendlich durch ein kombiniertes Verfahren von Nutzen-Kosten-Untersuchung (Kostenwirksamkeitsanalyse) und heuristischer Optimierung. Hierzu werden die von einem kanadischen Softwareunternehmen entwickelten Computerprogramme VIABASE© (Datenbanksoftware) und VIAPMS© (Analysesoftware) verwendet, die derzeit auch von den Straßenverwaltungen eingesetzt werden. Die Ergebnisse der Berechnungen können einerseits für politische Entscheidungen auf Netzebene aber auch für weiterführende Untersuchung der Straßenerhalter zur Erstellung von Bau- bzw. Arbeitsprogrammen herangezogen werden.
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 | 0.008 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.009 |
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".