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Enregistrement W2626102252 · doi:10.1193/072316eqs117ep

Procedures from International Guidelines for Assessing Seismic Risk to Flood‐Control Levees

2017· article· en· W2626102252 sur OpenAlexaboutno aff
Paolo Zimmaro, Dong Youp Kwak, Jonathan P. Stewart, Scott J. Brandenberg, Ariya Balakrishnan, Ruben Jongejan, Ernesto Ausilio, Giovanni Dente, Junju Xie, Atsushi Mikami

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of Engineers
Mots-clésLeveeFlood mythLiquefactionFlood risk assessmentSoil liquefactionGeotechnical engineeringFlood controlProbabilistic logicGeologyReturn periodGround motionEnvironmental scienceCivil engineeringEngineeringSeismologyGeographyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We synthesize engineering procedures for estimating the seismic performance of major flood‐control levees as given in guidelines documents and design codes from Canada (British Columbia), China, Italy, Japan, New Zealand, and the United States. Some guidelines carry the weight of law whereas compliance is optional for others. Most procedures combine a probabilistic ground motion characterization with deterministic assessments of levee performance (uncoupled approach). Ground motions are typically described using peak accelerations for reference site conditions at return periods typically ranging from 100 to 2,475 years. Those motions are deterministically modified for soil conditions using numerical simulations or ergodic site factors. Accompanying hydrological conditions are either not specified or are taken at a frequently encountered water level (ranging from mean annual to a four‐month flood event). These demands are used in combination with various soil properties to assess the potential for liquefaction, flow failure, and permanent shear deformations. Drawing upon best practices identified from this review, we recommend procedures for levee risk assessment at the section‐level and for levee systems.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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