MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2791961170 · doi:10.1139/cjce-2017-0504

Development of a preliminary seismic risk screening tool for existing buildings in Canada

2018· article· en· W2791961170 sur OpenAlexaffvenueabout
Reza Fathi-Fazl, Eric Jacques, Zhen Cai, Bessam Kadhom, Bassem Saassouh, Dariush Motazedian

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensCarleton UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeismic riskInduced seismicityConsistency (knowledge bases)Key (lock)Seismic hazardEngineeringEarthquake scenarioSeismic analysisRisk assessmentConstruction engineeringRisk analysis (engineering)FlowchartSeismic retrofitComputer scienceCivil engineeringReinforced concreteSystems engineeringStructural engineeringComputer securityArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a preliminary seismic risk screening tool to identify buildings whose superior structural and non-structural seismic performance in regions of low seismicity can be assessed based on several key attributes. The tool is designed to exempt buildings from detailed seismic risk assessment if key exemption criteria are met. The exemption criteria are based on: a seismic categorization system linked to anticipated building damage and seismicity; whether or not the building was designed using modern seismic design provisions; and the remaining time that the building will be occupied. The tool also provides a second list of criteria, which if satisfied, will automatically trigger further detailed seismic risk assessment. The decisions rendered by the tool regarding the expected seismic performance of a building are evaluated against the next level of seismic risk screening tool to ensure the consistency. A flowchart is presented to facilitate adoption of the tool by practicing engineers and other end-users.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil Engineering→Même sujetSeismic Performance and Analysis→Travaux en français237 207→