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Enregistrement W1567750064 · doi:10.18867/ris.86.152

ESTIMACIÓN DEL PELIGRO SÍSMICO DEBIDO A SISMOS INTERPLACA E INSLAB Y SUS IMPLICACIONES EN EL DISEÑO SÍSMICO

2012· article· es· W1567750064 sur OpenAlexaff
Adrián David García Soto, Adrián Pozos‐Estrada, Hong Hanping, Roberto Gómez Martínez

Notice bibliographique

RevueRevista de Ingeniería Sísmica · 2012
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Science and Environmental Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La ocurrencia de grandes sismos causa excitaciones muy intensas del terreno que pueden provocar el colapso de edificios y puentes. Para tomar en cuenta la incertidumbre en esta ocurrencia y en las solicitaciones sísmicas de diseño, la evaluación probabilística del peligro sísmico es empleada para desarrollar espectros de peligro uniforme (EPU) y mapas de contorno de peligro sísmico. Aunque existe mucha información en relación al cálculo del peligro sísmico en México y su inclusión en reglamentos, no hay en la literatura un reporte detallado, que incluya un modelo de peligro sísmico útil para obtener los EPU, para desarrollar mapas de contorno, y para determinar respuestas inelásticas. Además, ya que la demanda de ductilidad de desplazamiento puede diferir para sismos interplaca e inslab, esta diferencia debería incorporarse en la estimación de la confiabilidad estructural. En este estudio se integra un modelo de peligro sísmico útil para estimar los EPU y para desarrollar mapas de contorno para una parte de México; se calcula la contribución al peligro sísmico de cada tipo de sismo; y se estima el nivel de carga sísmica requerido para diseño,considerando las diferencias en la demanda de ductilidad causada por sismos interplaca e inslab

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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