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Enregistrement W2262633269 · doi:10.1785/0120150259

Applicability of the Site Fundamental Frequency as a<i>V</i><sub><i>S</i>30</sub>Proxy for Central and Eastern North America

2016· article· en· W2262633269 sur OpenAlexaff
Behzad Hassani, Gail M. Atkinson

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Seismological Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProxy (statistics)GeologyPhysical geographyArchaeologyGeographyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a new proxy measure for V S 30 (time‐averaged shear‐wave velocity in the upper 30 m) for central and eastern North America (CENA). The new proxy is the site fundamental frequency ( f peak), measured from the horizontal‐to‐vertical (H/V) spectral ratios of recorded ground motion (or ambient noise). In this study, H/V spectral ratios are obtained from 5% damped pseudospectral acceleration (PSA) from seismograph stations in CENA using the Next Generation Attenuation‐East (NGA‐East) database. We correlate the measured V S 30 values at recording stations with the corresponding f peak values to obtain a predictive relationship for V S 30. The uncertainty of the V S 30 estimate using the f peak‐based model is small (0.14log10 units) in comparison to that for the proxy‐based methods (e.g., topographic slope and surface geology proxies) used in the NGA‐East database (0.25log10 units). However, values of f peak can be obtained for only about 23% of the NGA‐East recording stations due to data and site‐type limitations. Reducing the error in V S 30 estimates can potentially reduce the variability of ground‐motion prediction equations (GMPEs). To test this hypothesis, we use the f peak‐based V S 30 estimates and select one of the proponent NGA‐East GMPE models. For a selected database, we are able to reduce the GMPE variability ( σ ) by 3% on average, for PSA at 1–10 Hz, just using the f peak‐based proxy to estimate V S 30. Greater variability reductions could be achieved by replacing V S 30 with improved site characterization parameters, including f peak, in the GMPEs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations116
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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