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Enregistrement W1993250849 · doi:10.1193/030713eqs065m

A Consistent Cross‐Border Seismic Hazard Methodology for Loss Estimation and Risk Management along the Border Regions of Canada and the United States

2013· article· en· W1993250849 sur OpenAlexaboutno aff
P.C. Thenhaus, Kenneth W. Campbell, Nitin Gupta, David F. Smith, Mahmoud M. Khater

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological Survey
Mots-clésSeismic hazardInduced seismicitySeismologySubductionGeologyEarthquake scenarioSeismic riskGround motionHazardMetropolitan areaHazard mapGeographyArchaeologyTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide a methodology that seamlessly integrates national seismic hazard models across the Canada‐U.S. border to provide earthquake risk managers with updated and consistent seismic hazard science and technology in the two countries. Consistent with our U.S. hazard model, we developed a new Canadian model that incorporates (1) spatially varying seismicity for the major metropolitan areas of southeastern and southwestern Canada and the United States, (2) a comprehensive probabilistic model for the Cascadia subduction zone that includes M 8.0–9.2 interface earthquakes, (3) a consistent set of ground motion prediction equations across eastern and western North America, and (4) a soil‐based attenuation (SBA) methodology that mitigates uncertainty in the conversion of earthquake motions from rock to soil, on which the majority of exposure is located. NEHRP site conditions are mapped for all of Canada from existing geological data, and NEHRP site factors are used to account for local site conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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