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Enregistrement W2032715450 · doi:10.1061/(asce)st.1943-541x.0001302

Improving the Seismic Resilience of Existing Braced-Frame Office Buildings

2015· article· en· W2032715450 sur OpenAlexafffundabout
Lucia Tirca, Ovidiu Serban, Lan Lin, Mingzheng Wang, Nenghui Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFragilityResilience (materials science)Induced seismicityContext (archaeology)Architectural engineeringEngineeringFrame (networking)Seismic retrofitIncremental Dynamic AnalysisBuilding codeEvent (particle physics)Civil engineeringSeismic analysisComputer scienceStructural engineeringGeographyReinforced concreteTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of seismic resilience is defined as the capability of a system to maintain a level of functionality or performance in the aftermath of an earthquake event. In the research reported in this paper, a methodology for the seismic resilience assessment of existing braced-frame office buildings was developed. In this context, damage levels were defined as function of performance levels associated to earthquake intensity. Furthermore, fragility curves were derived from incremental dynamic analysis (IDA) curves obtained from time–history analyses using computer software and both aleatoric and epistemic uncertainties were considered. To illustrate the previously mentioned concept, a walkthrough of the methodology is presented in a case study comprising of existing 3-story and 6-story concentrically braced-frame (CBF) office buildings located in eastern Canada (Montreal and Quebec City) and western Canada (Vancouver). These buildings were designed in agreement with Canadian national code requirements. The proposed retrofit strategy is according to a United States standard and the retrofitted office buildings should meet the so-called basic safety rehabilitation objective class. In addition, all studied retrofitted buildings show enhanced earthquake resilience.

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations63
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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