Análisis comparativo del estado de conservación superficial mediante método PASER y PCI de la carretera Moche y Salaverry Trujillo 2024
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación se efectuó en la ciudad de Trujillo; se realizó el análisis comparativo del estado de conservación superficial mediante los métodos PASER y PCI de la carretera Moche y Salaverry. Se empleó un diseño no experimental, transversal y de nivel descriptivo. La población fue la carretera Moche y Salaverry, siendo un pavimento flexible de 8 Km. de longitud; para el tamaño de muestra se utilizó una técnica de muestreo no probabilístico por juicio de experto, evaluando 60 unidades de muestra. Se aplicó la técnica de la Observación para la recolección de datos, los instrumentos fueron las hojas de fichas de datos y se dispuso la estadística descriptiva para el análisis de datos. Algunas vías de la ciudad presentan fallas superficiales debido a la falta de evaluación del estado de conservación y no se realiza el mantenimiento, dificultando la transitabilidad. Las fallas recurrentes obtenidas mediante método PASER y PCI fueron las grietas transversales con porcentaje de 47.22% y 45.70% respectivamente y las grietas longitudinales con porcentaje de 38.25% y 36.27% respectivamente. Se logró realizar el análisis comparativo del estado de conservación superficial de la carretera, estimando que por el método PCI se encuentra en estado Muy Bueno y por el método PASER 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 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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".