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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».