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Enregistrement W2933869072 · doi:10.1193/053118eqs131m

Effects of Soil Parameter Variabilities on the Estimation of Ground‐Motion Amplification Factors

2019· article· en· W2933869072 sur OpenAlexafffund
Bo Li, Mahesh D. Pandy, Kaoshan Dai, Yang Lu, Yu-Zhou Zhou, Yuanfeng Shi, Zhibin Ding

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBedrockGround motionStandard deviationSoil scienceSensitivity (control systems)StatisticsEnvironmental scienceMathematicsGeologyEngineeringSeismologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ground‐motion amplification factors (GMAFs) are used to characterize amplification of a ground motion propagating from the bedrock to the ground surface. They are usually determined by ground response analysis, in which the soil parameter variabilities and input motion uncertainties contribute to their uncertainty. The construction of design response spectra requires mean GMAFs or GMAFs with different probability levels. Thus, it is significant to study the sensitivity of soil parameter variabilities and the number of random soil profiles for the estimation of GMAFs. This study investigates the minimum number of random soil profiles required to represent the extent of the epistemic uncertainty in the GMAFs obtained from ground response analysis. It shows that at least 20 and 60 random soil profiles are respectively required to estimate the mean and standard deviations of GMAFs with the maximum relative difference below 10%. In addition, potential reasons for a reduction in the mean GMAFs resulting from randomization of the soil column properties are discussed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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
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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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