Regionally Adjustable Generic Ground‐Motion Prediction Equation Based on Equivalent Point‐Source Simulations: Application to Central and Eastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We develop a generic ground-motion prediction equation (GMPE) that can be adjusted for use in any region by modifying a few key model parameters. The basis of the GMPE is an equivalent point-source simulation model whose parameters have been calibrated to empirical data in California, in such a way as to determine the decoupled effects of basic source and attenuation parameters on ground-motion am-plitudes. We formulate the generic GMPE as a function of magnitude, distance, stress parameter, geometrical spreading rate, and anelastic attenuation. This provides a fully adjustable predictive model, allowing users to calibrate its parameters using observed motions in the target region. We also include an empirical calibration factor to account for residual effects that are different from and/or missing in simulations compared to observed motions in the target region. As an example, we show how the generic GMPE can be adjusted for use in central and eastern North America (CENA), and calibrated with the Next Generation Attenuation-East database. We provide median predictions of ground motions in CENA for average horizontal-component peak ground motions and 5 % damped pseudospectral acceleration (periods up to T 10 s), for magnitudes M 3–8 and distances up to 600 km.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».