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Enregistrement W2414805401 · doi:10.1061/9780784479919.043

Portwide Seismic Risk Assessment: (1) Engineering Analyses

2016· article· en· W2414805401 sur OpenAlexaff
Scott McMahon, Stephen E. Dickenson, Scott Schlechter, Jack Gordon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensBerger (Canada)GRi Simulations (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPort (circuit theory)Seismic hazardSeismic riskRisk assessmentEngineeringCivil engineeringAsset (computer security)Risk managementRisk analysis (engineering)Environmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Port of Portland, Oregon recently (2015) completed a comprehensive, port-wide seismic risk assessment as part of a long-term plan to improve the Port’s seismic resiliency. The Port targeted 20 of their most important marine and aviation assets for this risk analysis and retained a team to develop and apply a seismic performance evaluation of each asset. A multi-hazard level approach was implemented that addressed the range of return periods (i.e. ground motions) commonly applied for both marine and building structures. The seismic performance of each asset was evaluated using inertial loading based on estimated site-specific ground motions and kinematic loading based on estimated seismically-induced soil displacements. This paper focuses on the geotechnical and structural approaches utilized for the marine facilities, and the integrated approach to evaluating dynamic soil-structure interaction for the waterfront structures. Key discussion points include the synthesis and application of archival data, the need for site-specific ground motions due to limitations in code-based soil factors, appropriate level of analyses for seismic risk assessment, and considerations associated with structural and geotechnical mitigation strategies suggested for the subsequent benefit/cost analyses. These analyses provided requisite input for the subsequent port and regional seismic risk analyses addressed in the companion paper by Graf and others (2016).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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