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Enregistrement W3181805752 · doi:10.3390/geohazards2030009

Seismic Liquefaction Risk Assessment of Critical Facilities in Kathmandu Valley, Nepal

2021· article· en· W3181805752 sur OpenAlexaff
Prabin Acharya, Keshab Sharma, Indra Prasad Acharya

Notice bibliographique

RevueGeoHazards · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefactionSoil liquefactionDamagesGeologyTectonicsBoreholeUrban seismic riskMining engineeringSeismologyGeotechnical engineeringEnvironmental scienceCivil engineeringSeismic hazardEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kathmandu Valley lies in an active tectonic zone, meaning that earthquakes are common in the region. The most recent was the Gorkha Nepal earthquake, measuring 7.8 Mw. Past earthquakes caused soil liquefaction in the valley with severe damages and destruction of existing critical infrastructures. As for such infrastructures, the road network, health facilities, schools and airports are considered. This paper presents a liquefaction susceptibility map. This map was obtained by computing the liquefaction potential index (LPI) for several boreholes with SPT measurements and clustering the areas with similar values of LPI. Moreover, the locations of existing critical infrastructures were reported on this risk map. Therefore, we noted that 42% of the road network and 16% of the airport area are in zones of very high liquefaction susceptibility, while 60%, 54%, and 64% of health facilities, schools and colleges are in very high liquefaction zones, respectively. This indicates that most of the critical facilities in the valley are at serious risk of liquefaction during a major earthquake and therefore should be retrofitted for their proper functioning during such disasters.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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