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Enregistrement W2053786602 · doi:10.1061/(asce)st.1943-541x.0000099

Probabilistic Seismic Loss Assessment of a Vancouver High-Rise Building

2009· article· en· W2053786602 sur OpenAlexafffundabout
Smitha Koduru, Terje Haukaas

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFragilityProbabilistic logicReliability (semiconductor)Ground motionIncremental Dynamic AnalysisSeismic hazardComputer scienceProbabilistic analysis of algorithmsHazardReliability engineeringStructural engineeringGeologyEngineeringSeismologyArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A seismic loss curve of a real-world building is obtained by means of state-of-the-art models for the impending ground motion, the structure, the damage of structural and nonstructural components, and the ensuing losses. In particular, the seismic hazard at the building’s location (Vancouver, Canada) is described by a comprehensive probabilistic model. It is argued that this ground motion model is particularly appropriate in reliability analysis compared with the more common utilization of a limited set of scaled ground motions. In this paper the probabilistic integrals are carried out by means of a reliability formulation, in which a series of probabilistic models enter. This is referred to as unified reliability analysis to contrast the unified format of the probabilistic models with alternatives, such as suites of ground motions and fragility curves that themselves are created by reliability analysis. A key contribution in this paper is the comprehensive numerical example, which entails an inelastic dynamic analysis of a finite-element model of a building located in Vancouver.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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