Probabilistic Multiple Hazard Resilience Model of an Interdependent Infrastructure System
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Notice bibliographique
Résumé
Multiple hazard resilience is of significant practical value because most regions of the world are subject to multiple natural and technological hazards. An analysis and assessment approach for multiple hazard spatiotemporal resilience of interdependent infrastructure systems is developed using network theory and a numerical analysis. First, we define multiple hazard resilience and present a quantitative probabilistic metric based on the expansion of a single hazard deterministic resilience model. Second, we define a multiple hazard relationship analysis model with a focus on the impact of hazards on an infrastructure. Subsequently, a relationship matrix is constructed with temporal and spatial dimensions. Further, a general method for the evaluation of direct impacts on an individual infrastructure under multiple hazards is proposed. Third, we present an analysis of indirect multiple hazard impacts on interdependent infrastructures and a joint restoration model of an infrastructure system. Finally, a simplified two-layer interdependent infrastructure network is used as a case study for illustrating the proposed methodology. The results show that temporal and spatial relationships of multiple hazards significantly influence system resilience. Moreover, the interdependence among infrastructures further magnifies the impact on resilience value. The main contribution of the article is a new multiple hazard resilience evaluation approach that is capable of integrating the impacts of multiple hazard interactions, interdependence of network components (layers), and restoration strategy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle