Methodology for the seismic risk assessment of low-rise school buildings in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a methodology for the seismic risk assessment and risk reduction of schools in British Columbia. The methodology permits school buildings to be ranked by risk levels, and includes information that allows designers to establish the seismic capacity of school buildings and to select appropriate retrofit options. This research includes the treatment of seismic hazard in the province by reference to different types of earthquakes that affect the region, and the development of an extensive database of structural performance of typical school buildings for different types of earthquakes and levels of shaking. The seismic hazard in the province is due to crustal, subcrustal and subduction earthquakes. The ground motion characteristics and the rates of occurrences of these different types of earthquakes are sufficiently different that it justifies assessing their effects separately in the risk calculations. The results of probabilistic seismic hazard analyzes have been combined with incremental nonlinear dynamic analyzes of a variety of structural systems subjected to the three earthquake types. A suite of thirty ground motions representative of these earthquakes has been used for the calculation of seismic risk. This process resulted in a large database of response of structural systems on different types of soils. The database was developed first for systems on firm soils (Site Class C). To account for soft soils (Site Class D) a simplified procedure was developed to convert structural performance on Class C sites to that on Class D sites. This thesis presents information that contributes to the state of knowledge in seismic risk in two forms: research and engineering practice. It provides a better understanding of how the risk in a region can be deaggregated according to the earthquake types, how representative ground motions for each earthquake type can be selected, and how the site conditions can be incorporated in probabilistic risk assessment. The contribution to engineering practice is the development of a ready-to-use methodology for risk assessment and for determining whether or not a retrofit is required for a giving type of structure on a certain type of soil and in a given seismic region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».