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Enregistrement W3043150798 · doi:10.1080/21664250.2020.1780676

Uncertainty of probabilistic tsunami hazard assessment of Zihuatanejo (Mexico) due to the representation of tsunami variability

2020· article· en· W3043150798 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCoastal Engineering Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeightingProbabilistic logicSeismologyFault tree analysisSeismic hazardMonte Carlo methodGeologySlip (aerodynamics)HazardReturn periodHazard analysisFault (geology)Moment magnitude scaleStatisticsGeographyMathematicsEngineeringReliability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study conducts a probabilistic tsunami hazard assessment (PTHA) and compares two approaches to representing earthquake source variability in the PTHA. The target region is the coast of Zihuatanejo in the State of Guerrero, Mexico. First, numerous synthetic fault slip distributions are generated using a stochastic random-phase process. The moment magnitude ranges from 7.8 to 8.6. A numerical tsunami simulation is implemented for each earthquake fault slip. The result of the Monte Carlo simulation indicates the tsunami heights at the nearshore of city areas tend to be higher. Then, the exceedance probabilities of tsunami height are estimated and compared using two different PTHA approaches: the random phase approach and the logic tree approach. The logic tree can generally incorporate many types of uncertainty, but this study focuses on the earthquake source uncertainty for comparison. The comparison result indicates significant differences between the two tsunami hazard models. Additionally, the logic tree approach is used to investigate the possible ranges in tsunami heights for extreme events by assuming that a sizable epistemic uncertainty exists in a given region. The tsunami heights for a 1,000-year event vary significantly when the weighting values for the paths in the logic tree are changed.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,223 · 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