Referenced Empirical Ground-Motion Model for Eastern North America
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We update ground‐motion prediction equations (GMPEs) for eastern North America (ENA) using the referenced empirical approach of Atkinson (2008). The technique is based on the use of residual analysis that models differences between regional ground‐motion observations and a reference GMPE developed for a data‐rich region. The update is timely because the Next Generation Attenuation‐West 2 GMPEs for shallow crustal earthquakes in active tectonic regions enable a significant improvement in the implementation of this model, relative to previous work (e.g., Atkinson and Boore, 2011). The predicted ground‐motion amplitudes of the ENA referenced empirical model are very similar to the equivalent California values of Boore et al. (2014; hereafter BSSA14) at close distances ( R ≤50 km), at low‐to‐moderate frequencies ( f ≤5 Hz). At regional distances ( R >50 km) and at high frequencies ( f >5 Hz), the ENA data suggest higher ground‐motion amplitudes than the BSSA14 reference model, presumably due to lower attenuation and higher stress for ENA events relative to those in active tectonic regions. We also show that the referenced empirical approach predicts ground motions that are consistent with those that would be produced by the hybrid empirical approach (Campbell, 2003), considering recent equivalent point‐source models that match both ENA and California ground‐motion databases. Comparison between the referenced empirical GMPE of this study (HA14) and the stochastic GMPE of Atkinson and Boore (2006, 2011; denoted AB06′) shows that both models imply similar attenuation shape at all frequencies. For M 7 at R ≤50 km, the HA14 model predicts relatively smaller ground‐motion amplitudes than does the AB06′ model, likely because of the greater saturation effects in the empirical BSSA14 reference model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle