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Enregistrement W2767756074 · doi:10.2495/safe-v7-n4-568-576

Approaches for evaluating failure probability of emergency power supply systems in hospitals

2017· article· en· W2767756074 sur OpenAlexvenueno aff
Chi-Hao Lin, Xiaoqin Liu, Yi-Kuang Pan, Yu-Chia Liao

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésReliability engineeringComputer scienceMedical emergencyRisk analysis (engineering)EngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unpredictable feature of earthquake is one of the major reasons for building damages and casualties occurring in earthquake events. Despite earthquake-induced structural damages to buildings, ground shaking can also impose critical effects on nonstructural components and systems in buildings. This study aimed to develop a probability-based approach for evaluating seismic damages to emergency power supply systems (EPSSs) in Taiwanese hospitals. For this purpose, four case hospitals that were somewhat damaged in the Chi-Chi earthquake (September 21, 1999) were investigated, and the component scoring system developed by the Multidisciplinary Center for Earthquake Engineering Research in the United States was referenced as the basis for developing seismic fragility curves for the components in the EPSSs of the case hospitals. Additionally, the logic tree method was employed to evaluate the failure probability of the EPSSs. The results exhibited acceptable consistency with the recorded damage status of the investigated systems, thereby verifying the feasibility of the proposed approach.

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)0,001
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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