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Enregistrement W3170721888 · doi:10.1177/87552930211007503

NGA‐East ground‐motion characterization model Part II: Implementation and hazard implications

2021· article· en· W3170721888 sur OpenAlexaff
Robert Youngs, Christine Goulet, Yousef Bozorgnia, Nicolas Kuehn, Linda Al Atik, Robert Graves, Gail M. Atkinson

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesElectric Power Research InstituteU.S. Nuclear Regulatory CommissionU.S. Geological SurveyU.S. Department of Energy
Mots-clésSeismic hazardGround motionHazardSeismologyHazard analysisCommissionSeismic riskGeologyCivil engineeringForensic engineeringEngineeringLawReliability engineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a companion article to Goulet et al., we describe implementation of the NGA‐East ground motion characterization (GMC) model in probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) for sites in the Central and Eastern United States (CEUS). We present extensions to the EPRI/DOE/NRC seismic source characterization (SSC) model for the CEUS needed for full implementation of NGA‐East. Comparisons are presented to the EPRI GMC, the currently accepted model by the U.S. Nuclear Regulatory Commission for hazard assessment at nuclear facilities. Comparisons are presented both in terms of GMC model components and in the resulting seismic hazard assessments for a range of site locations in the CEUS. Illustrations of the effect of various components of the NGA‐East GMC on seismic hazard results are also presented. Finally, we present recommendations for application of the NGA‐East GMC in PSHA.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,494

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeAutre devis
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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