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Enregistrement W2180892947 · doi:10.1139/l2012-045

Damage to bridges due to the 27 February 2010 Chile earthquake

2013· article· en· W2180892947 sur OpenAlexafffundvenue
Denis Mitchell, Sharlie Huffman, Robert Tremblay, Murat Saatçioğlu, Dan Palermo, René Tinawi, David T. Lau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of OttawaPolytechnique MontréalCarleton UniversityMinistry of Transportation of OntarioMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStructural engineeringGirderEngineeringForensic engineeringGeotechnical engineeringShear (geology)Bridge (graph theory)Settlement (finance)LeveeGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a summary of the damage to bridges in the M w 8.8 Chile earthquake of 27 February 2010. Lessons from the different types of structural damage observed on concrete and steel bridges are discussed. The important roles played by soil liquefaction, settlement and embankment failures are highlighted. Aspects such as shear failure of steel piles, shear failure of concrete substructure elements, failures and severe buckling of steel braces, failures of shear keys and restrainers at supports, and damage to girders due to lack of diaphragms are described. Many examples of loss of superstructure support are presented. Skew supports and multi-span simply supported bridges were particularly susceptible to loss of support. Several aspects of the Chilean bridge design code are discussed and compared with North American codes (CSA S6 and AASHTO).

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,904

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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