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Enregistrement W2085506380 · doi:10.1061/41171(401)143

Assessment of Seismic Performance of Structures in 2010 Chile Earthquake through Field Investigation and Case Studies

2011· article· en· W2085506380 sur OpenAlexaff
Oh‐Sung Kwon, Amr S. Elnashai, Bora Gencturk, S. Kim, Seong Hoon Jeong, Jazalyn Dukes

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2011 · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaUniversity of MissouriMissouri University of Science and TechnologyGeorgia Institute of TechnologyNational Science Foundation
Mots-clésInfillBridge (graph theory)MasonryStructural engineeringSeismic analysisGeologyRetrofittingEngineeringEarthquake simulationGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an overview of the damage from the 2010 Chile Earthquake observed by a field reconnaissance team from the Mid-America Earthquake Center. Seismic performances of structures in Santiago, Biobío, and Maule regions in Chile are summarized based on field observations and discussions with researchers and city officials. In addition, post-earthquake analyses of a damaged bridge and a building structure are presented. The analyses are carried out with detailed documentation from the field and the acquired design drawings of the structures. For the building structure, the focus of the analysis is to understand the effect of masonry infill walls on the shear force demand of columns. The analysis results confirm that the infill walls of the building may have caused the damage to columns by increasing the shear force demand. For the bridge structure, the effect of seismic bars on the bridge response is investigated. The seismic bars in the bridge reduce the displacement demand of the superstructure by increasing the energy dissipation capacity of elastomeric bearings.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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