Empirical Evaluation of Aleatory and Epistemic Uncertainty in Eastern Ground Motions
Notice bibliographique
Résumé
Horizontal-component response spectra data for ground mo-tions recorded on hard-rock sites in eastern North America (ENA) are used to explore the aleatory and epistemic uncer-tainty in ground-motion prediction equations (GMPEs). An all-station sigma, expressing the total calculated scatter of values about a GMPE, ranges from 0.25 to 0:29 log10 unit. Single-station sigmas, in which the scatter is evaluated station by station relative to a regional GMPE, average in the range of 0.23–0.28. The scatter of observations about site-specific GMPEs (GMPEs developed from multiple events recorded at a single station), which comes the closest to measuring the actual aleatory variability, has average values of 0.22–0.26. Overall, aleatory variability of ground motions in ENA is no larger than that for California, at least for moderate events re-corded on hard-rock sites. Epistemic uncertainty is considered by looking at the standard deviation of GMPEs developed sep-arately for each station (i.e., the scatter of predictions rather than the scatter of observations). This exercise suggests that the overall epistemic uncertainty in ENA GMPEs should be at least 0.15 log unit (as a standard deviation of the median GMPEs) in the magnitude–distance range in which the prediction equa-tions can be anchored by empirical data (magnitude <5:5, dis-tances>50 km). It should be larger than 0.15 unit at large magnitudes and close distances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».