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Enregistrement W1838318240 · doi:10.1139/cjce-2015-0123

Analyse de la vulnérabilité sismique hors-plan des bâtiments de maçonnerie de pierre de l’Est canadien : Application aux bâtis du Vieux-Québec et du Vieux-Montréal

2015· article· fr· W1838318240 sur OpenAlexaffvenueabout
Guillaume Antunez, Ahmad Abo El Ezz, Marie‐José Nollet, Amar Khaled

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyCartographyPolitical scienceGeologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les courbes de fragilité se révèlent être un outil performant pour l’évaluation de la vulnérabilité sismique de bâtiments construits en maçonnerie de pierre tels que ceux qu’on retrouve dans les quartiers historiques des villes de l’Est canadien. Cependant, la plupart ne considèrent pas les possibilités d’effondrement dans la direction hors-plan. Ce mode de rupture peut s’avérer critique pour des éléments tels que les cheminées, les murs coupe-feu (CF) ou les murs de façades. La présente étude porte sur l’évaluation de la vulnérabilité sismique de bâtiments en maçonnerie de pierre sensibles à la rupture hors-plan. Un modèle de capacité hors-plan faisant apparaître des degrés de dommage (DD i ) en terme de déplacement et une méthode de calcul des déplacements dans la direction hors-plan tenant compte de l’effet de filtre du bâtiment dans la direction du plan ont été développés. Les courbes de fragilité obtenues permettent d’estimer la probabilité de dommage pour différents scénarios sismiques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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