An Evaluation of the Applicability of Current Ground-Motion Models to the South and Central American Subduction Zones
Notice bibliographique
Résumé
The applicability of existing ground‐motion prediction equations (GMPEs) for subduction‐zone earthquakes is an important issue to address in the assessment of the seismic hazard affecting the Peru–Chile and Central American regions. Few predictive equations exist that are derived from local data, and these do not generally meet the quality criteria required for use in modern seismic hazard analyses. This paper investigates the applicability of a set of global and regional subduction ground‐motion models to the Peru–Chile and Central American subduction zones, distinguishing between interface and intraslab events, in light of recently compiled ground‐motion data from these regions. Strong‐motion recordings and associated metadata compiled by Arango, Strasser, Bommer, Boroschek, et al. (2011) and Arango, Strasser, Bommer, Hernandez, et al. (2011) have been used to assess the performance of the candidate equations following the maximum‐likelihood approach of Scherbaum et al. (2004) and its extension to normalized intraevent and interevent residual distributions developed by Stafford et al. (2008). The results of this study are discussed in terms of the transportability of GMPEs for subduction‐zone environments from one region to another, with a view to providing guidance for developing ground‐motion logic trees for seismic hazard analysis in these regions.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».