MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2001288841 · doi:10.1142/s1793431107000195

USE OF GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS FOR GEOSEISMIC HAZARDS

2007· article· en· W2001288841 sur OpenAlexfundno aff
Sissy Nikolaou

Notice bibliographique

RevueJournal of Earthquake and Tsunami · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity at BuffaloMcMaster University
Mots-clésEarthquake scenarioProbabilistic logicGeographic information systemSeismic hazardSeismic riskHazardComputer scienceMetropolitan areaSeismologySpatial analysisGround motionInformation systemGeologyData miningRisk analysis (engineering)GeographyRemote sensingEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents integrated Geographic Information Systems (GIS) developed to perform seismic hazard and risk assessment. The systems can perform complex interactive computations which would be difficult and time-consuming to carry out manually, such as: (i) deterministic and probabilistic earthquake hazard analysis; (ii) evaluation of different ground motion and seismic source models; (iii) assessment of the effect of local geology; (iv) generation of design-compatible time histories; and (v) damage assessment of spatially distributed structural systems. An application for the New York City metropolitan area demonstrates that despite the scarcity of recorded data, incomplete knowledge of seismic wave propagation characteristics, and sometimes insufficient geologic data, it is possible to arrive at a rational estimate of the seismic risk potential in a probabilistic manner, combining available information and uncertainties in the GIS environment.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,251

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 savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Earthquake and TsunamiMême sujetSeismic Performance and AnalysisTravaux en français237 207