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Enregistrement W2279702970 · doi:10.1193/110914eqs185m

Cost‐Benefit Analysis of Buildings Retrofitted Using GIB Systems

2016· article· en· W2279702970 sur OpenAlexaff
Hossein Agha Beigi, Constantin Christopoulos, Timothy Sullivan, Gian Michele Calvi

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Outstanding Youth Science Fund Project of National Natural Science Foundation of ChinaInternational Union of Soil Scientists
Mots-clésRetrofittingMasonrySeismic retrofitBraceEngineeringFrame (networking)Cost analysisColumn (typography)Structural engineeringCivil engineeringComputer scienceReliability engineeringReinforced concreteMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, the gapped‐inclined brace system (GIB) has been developed as an effective retrofitting solution for soft‐story buildings. This paper presents a cost‐benefit study of a building retrofitted using the GIB system. A six‐story, reinforced concrete (RC) frame with an open story at the ground level and masonry infills on all other floors is studied. To investigate the effectiveness of alternate retrofit configurations, different scenarios of GIB systems are numerically analyzed, expected repair costs for various levels of seismic intensity are computed, and cost benefit values are compared to each other and to those obtained when the building is strengthened and stiffened at the ground floor using conventional methods. Results show that GIB retrofit solutions are likely to represent significant cost benefits compared to traditional retrofit solutions. The results also indicate that GIBs do not need to be positioned at all column locations of the soft story, which could be beneficial in reducing the overall retrofit cost and improving architectural functionality of the retrofitted structure.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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