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Enregistrement W2326640548 · doi:10.1061/41016(314)35

Seismic Monitoring of British Columbia Bridges

2008· article· en· W2326640548 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2008 · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSeismology and Earthquake Studies
Établissements canadiensMinistry of HealthMinistry of Transportation of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarthquake scenarioUrban seismic riskSoftware deploymentChristian ministrySeismic riskCrippleForensic engineeringEmergency managementEmergency responseEnvironmental planningSeismic hazardCivil engineeringSeismologyGeologyEngineeringEnvironmental sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The west coast of BC lies in Canada's highest seismic zone under threat of three different types of large, highly destructive earthquakes. The British Columbia Ministry of Transportation (BCMoT) is responsible for 400 km of provincial Disaster Response Routes. The loss of any portion of one of these routes could significantly impact emergency response efforts and negatively affect public well being. The Ministry maintains 900 structures in the highest seismic zones, many of which are vulnerable to extensive damage in even a moderate quake and potential collapse in a major earthquake. The loss of the use of several structures would not only have immediate impact on public well being and the ability of emergency vehicles to respond effectively, but would also cripple the economic recovery of the region. The effects would be felt across the nation and for many years into the future. The better the information on which areas, structures and facilities are most vulnerable, the better planning and preparation can be done. By identifying those structures and facilities most susceptible to seismic forces, decision-makers can do effective risk management. Fast, accurate field intelligence immediately following an earthquake can ensure the most effective deployment of vital services and mitigate damage to the built environment. Preparation and mitigation will both aid economic recovery. Earthquakes hazards are very complex and each event unique. Most of the significant advances in identifying and understanding seismic hazards over the past 50 years have been aided by the availability of seismic monitoring data. The BCMoT has in the past had few bridges instrumented. Five structures have between two and six accelerometers and two structures have limited strain gauges. Only one structure uploads data to an internet site. The data from all the other structures must be collected at the site. This has proven most inefficient. The BCMoT has embarked on a program to instrument key structures to provide confirmation of seismic capacity, assist in focussing retrofit efforts, detect damage from any cause and provide rapid damage assessment of those structures following a seismic event. The data from this instrumentation will be capable of remote configuration and will automatically upload via the internet. The Ministry is working with the University of British Columbia to develop effective damage detection algorithms that will provide reliable intelligence close to real time. The purpose of this paper is to evaluate the status and effectiveness of the implementation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,212 · 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