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Enregistrement W3035133406 · doi:10.1177/8755293020919417

Incorporating societal expectations into seismic performance objectives in building codes

2020· article· en· W3035133406 sur OpenAlexaff
Alexa Tanner, Stephanie E. Chang, Kenneth J. Elwood

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensVancouver Community CollegeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuilt environmentBuilding codeEngineeringField (mathematics)Seismic riskNatural hazardRisk analysis (engineering)Architectural engineeringConstruction engineeringCivil engineeringBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seismic provisions in building codes arguably constitute the most important and effective means for improving the performance of the built environment during earthquakes. Because they serve as the minimum and mandatory requirements for new construction that accumulates over time, building codes can and have reduced disaster risk in cities around the world; moreover, codes have evolved with improvements in scientific and engineering understanding, technology, and professional standards. Yet many have questioned whether the “life safety” objectives used in codes around the world are adequate or appropriate. In this opinion paper, we argue that seismic code objectives should reflect how society expects the built environment to perform in an earthquake. Social science methods can be employed to overcome the challenges of understanding what standards society holds for seismic performance. This opinion paper suggests four guiding principles on eliciting public perspectives and reviews examples of how elicitation has been applied around the world in the natural hazards field. It concludes with recommendations and further research needs.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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