A next-generation open-source tool for earthquake loss estimation
Notice bibliographique
Résumé
Earthquake loss estimation (ELE), generally also referred to as earthquake risk assessment, is a comparably young research discipline which, at first, relied on empirical observations based on a macroseismic intensity scale.Later, with the advent of methodologies and procedures that are based on theoretical simulation in estimating physical damage under earthquake loading, the analytical approach for ELE was formulated.The open-source software SELENA, which is a joint development of NORSAR (Norway) and the University of Alicante (Spain), is undergoing a constant development.One of the more recent features being included is the possibility to address topographic amplification of seismic ground motion.Additionally, SELENA has been adapted by including various methods for the analytical computation of structural damage and loss.SELENA now offers complete flexibility in the use of different types of fragility curves based on various ground motion intensity parameters (e.g.PGA, Sa, Sd), which has been suggested by many recently released guidelines (e.g.FEMA P-58, GEM-ASV, SYNER-G, HAZUS-MH).Besides, under the framework of the ongoing Horizon 2020 LIQUEFACT project, SELENA is extended in order to allow the consideration of liquefaction-induced ground displacements and respective structural damage.In general, software tools for ELE are particularly useful in two different settings, i.e., for disaster management and (re)insurance purposes.Both sectors pose very different demands on ELE studies: while the (re)insurance sector is foremost interested in the direct and indirect economic losses caused by an earthquake to its insured physical assets, those institutions (often governmental and nongovernmental organizations) in charge of disaster emergency management and response are more interested in reliable estimates on human losses and the potential short-and long-term social consequences.Being aware about these peculiar differences between software tools for disaster management and insurance applications, NORSAR/UA thereby offers two in its core similar software tools, i.e., the opensource software SELENA and the proprietary software PML (Probable Maximum Loss) which is actively used by the insurance association in Chile (South America) since 2011.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,028 |
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 ».