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Enregistrement W2171293251 · doi:10.1061/(asce)nh.1527-6996.0000082

GIS-Based Seismic Damage Estimation: Case Study for the City of Kelowna, BC

2012· article· en· W2171293251 sur OpenAlexafffundabout
Mohammad Nurul Alam, Solomon Tesfamariam, M. Shahria Alam

Notice bibliographique

RevueNatural Hazards Review · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork University
Mots-clésDowntownEnvironmental scienceBlock (permutation group theory)Geographic information systemGeological surveyCivil engineeringGeologyGeographyEngineeringRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study integrates risk assessment tools for diagnosis of urban areas against seismic disasters (RADIUS) and geographic information system (GIS), hence forth denoted as GBR (GIS based RADIUS). The GBR is applied for seismic damage estimation of city of Kelowna, in the interior of British Columbia, Canada. Ground-shaking intensity in the area was developed utilizing the seismic source zones defined by the Geological Survey of Canada and opinions from the local experts. Building inventories were compiled by aggregating data from municipal databases as well as sidewalk surveys and surveys through Google Maps. The GIS tool came in to be handy to provide a basis for effective decision making and gauge the vulnerable areas. Estimated damage and damage distributions were mapped on a block-by-block (5×5 km) basis. The assessment revealed that an earthquake scenario of M8.5 in the Cascadia Zone may potentially damage around 58 buildings within the city, causing 12 injuries. Plus, the study showed some damage assessment for the lifelines, for example, road and water pipelines networks. The assessment results further revealed that the city of Kelowna downtown area was expected to suffer the highest amount of damage, which in turn may produce the highest amount of economic loss, because it is the concentration of concrete high-rise buildings and clustered economic activities. Therefore, for good measure, extra meticulous efforts and razor-sharp insight bundled with precise seismic damage estimation (2-×2-km grids) were conducted for the downtown area to provide guidelines for emergency response. The proposed GBR framework provides a useful tool to quickly assess the expected damages in response to a major seismic event, which can be updated easily during disaster.

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)0,002
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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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