MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103326938 · doi:10.4095/215097

The new strong motion seismic network in southwest British Columbia, Canada

2004· report· en· W2103326938 sur OpenAlexaffabout
A. Rosenberger, K. I. Beverley, Garry C. Rogers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeismologyGeologyMotion (physics)GeographyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Geological Survey of Canada has designed a new type of low-cost strong motion seismometer and is currently updating its strong motion seismic network with the new instruments. As of January 2004 about fifty instruments are in operation in Southwestern British Columbia and in a dense urban demonstration network in the cities of Vancouver and Richmond. With a noise floor of 0.5 mg (with g beeing the earth's acceleration) and a range of ±4 g over a frequency band 0 - 42 Hz the instrument is ideally suited for urban strong motion networks. The instrument can also be fitted with external velocity sensors for use in studies of building structural dynamics. Continuous full waveform data are recorded and stored in an internal ring-buffer by each instrument. Data can be retrieved with standard Internet protocols like FTP and SSH/SCP at any time. Parametric data such as peak ground acceleration (PGA), velocity (PGV) and spectral intensity (PSI) from an event as measured by an individual instrument are reported in near real time and are used to generate an experimental shake-map as a tool for emergency response agencies. The instruments employ solid-state sensors and are virtually maintenance free. Instrument network configuration and acquisition parameters can be managed remotely over the Internet. The techniques to maintain continuous Internet connections with the instruments have proven to be robust and reliable.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,998

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,190
Écart entre enseignants0,180 · 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.

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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSeismic Waves and AnalysisTravaux en français237 207