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Enregistrement W2755414055 · doi:10.1193/121716eqs242m

Implementing Nepal's National Building Code: A Case Study in Patience and Persistence

2017· article· en· W2755414055 sur OpenAlexaff
Lucy A. Arendt, Ayse Hortacsu, Kishor Jaiswal, John Bevington, Surya Narayan Shrestha, F. C. Lanning, Garmalia Mentor-William, Ghazala Naeem, Kate Thibert

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensRead Jones Christoffersen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuilding codePatienceCode (set theory)BusinessCivil engineeringForensic engineeringGeographyEnvironmental planningEngineeringComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The April 2015 Gorkha earthquake in Nepal revealed the relative effectiveness of the Nepal Standard or the national building code (NBC), and irregular compliance with it in different parts of Nepal. Much of the damage to more than half a million residential structures in Nepal may be attributed to the prevalence of owner‐built or owner‐supervised construction and the lack of owner and builder responsiveness to seismic risk and training in the appropriate means of complying with the NBC. To explain these circumstances, we review the protracted implementation of the NBC and the role played by one organization, the National Society for Earthquake Technology—Nepal (NSET), in the implementation of the NBC. We also share observations on building code compliance made by individuals in Nepal participating in workshops led by the Earthquake Engineering Research Institute's 2014 class of Housner Fellows.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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