Comparison of Manual and Automated Ground Motion Processing for Small‐to‐Moderate‐Magnitude Earthquakes in Japan
Notice bibliographique
Résumé
Numerous time series for small‐to‐moderate‐magnitude (SMM) earthquakes have been recorded in many regions. A uniformly‐processed ground‐motion database is essential in the development of regional ground‐motion models. An automated processing protocol is useful in developing the database for these earthquakes especially when the number of recordings is substantial. This study compares a manual and an automated ground‐motion processing methods using SMM earthquakes. The manual method was developed by the Pacific Earthquake Engineering Research Center to build the database of time series and associated ground‐motion parameters. The automated protocol was developed to build a database of pseudo‐spectral acceleration for the Kiban‐Kyoshin network recordings. Two significant differences were observed when the two methods were applied to identical acceleration time series. First, the two methods differed in the criteria for the acceptance or rejection of the time series in the database. Second, they differed in the high‐pass corner frequency used to filter noise from the acceleration time series. The influences of these differences were investigated on ground‐motion parameters to elucidate the quality of ground‐motion database for SMM earthquakes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».