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Enregistrement W2806788908 · doi:10.1061/9780784481486.051

Robust Earthquake Site Characterization at Ontario Bridge Sites

2018· article· en· W2806788908 sur OpenAlexaffabout
Alex Bilson Darko, Sheri Molnar, Abouzar Sadrekarimi

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Earthquake Engineering and Soil Dynamics V · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBedrockGeologySeismologyMicrotremorSeismic microzonationGeotechnical engineeringBridge (graph theory)Geomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sufficient knowledge about site conditions, including—the type of soil and depth of underlying bedrock—is very important in designing structures such as buildings and bridges to withstand earthquake shaking. The effects of site conditions on propagating seismic waves can be predicted from measurements of the shear wave velocity (VS) of the soil layer(s) and the impedance ratio between bedrock and soil. Currently the seismic design of new buildings and bridges in Canada is primarily determined by the time-averaged shear-wave velocity of the upper 30 metres (VS30) at a site. The ambient vibration array (AVA) method is used here to determine VS30 and fundamental resonance frequency, at six selected bridge sites in Windsor, Ontario, Canada. AVA measurements are co-located with downhole VS and cone penetration testing locations for future assessment of site classification between methodologies. A preliminary site classification procedure is presented here for the non-invasive AVA site characterization method.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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