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Enregistrement W2152231178 · doi:10.1139/l06-084

A comparison of two regional seismic damage estimation methodologies

2006· article· en· W2152231178 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Tuna Onur, Carlos E. Ventura, W. D. Liam Finn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFederal Emergency Management Agency
Mots-clésMercalli intensity scaleSpectral accelerationStructural engineeringMasonryPeak ground accelerationIntensity (physics)AccelerationDisplacement (psychology)Response spectrumEnvironmental scienceGeologyGround motionEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a comparison of the two main regional damage estimation methodologies currently in use, namely the modified Mercalli intensity (MMI) based approach and the spectral parameter based approach. In the first methodology, expected damage is related to ground shaking intensity in terms of MMI through damage probability matrices. In the second methodology, the ground motion intensity is described in terms of spectral acceleration (SA), and building response in terms of spectral displacement (SD). Both methodologies were applied to buildings in Vancouver of three different construction types: single-family wood-frame houses, low-rise unreinforced masonry buildings, and high-rise concrete frame structures with concrete shear walls. The two methodologies predict damage that lies in the same general damage categories of light and moderate, which are defined by fairly broad ranges in mean damage factors. The specific mean damage factors predicted by the two methods for a given location are significantly different, however. The significant differences in mean damage factors imply significant differences in damage costs and hence in seismic risk.Key words: earthquake, damage, seismic risk, vulnerability, modified Mercalli intensity (MMI), spectral response, displacement, acceleration.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations16
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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