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Enregistrement W3183546330 · doi:10.1061/(asce)em.1943-7889.0001951

Lifetime Resilience Measurement of River-Crossing Bridges with Scour Countermeasures under Multiple Hazards

2021· article· en· W3183546330 sur OpenAlexaff
Mostafa Badroddin, Zhiqiang Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Mechanics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Resilience and Vulnerability Analysis
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)CountermeasureHazardContext (archaeology)RetrofittingEngineeringEnvironmental scienceCivil engineeringRisk analysis (engineering)BusinessGeographyStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

River-crossing bridges are often subject to multiple hazards, including foundation scour, seismic attacks, and environmental degradation. When river-crossing bridges are in service, they should be restored rapidly after any disruption over their lifetime. To achieve this resilient quality, it is necessary to assess the system resilience subjected to multihazard impacts and the beneficial effects of any retrofitting or hazard-countermeasure in a lifetime context. To river-crossing bridges, one important intervention is to implement scour countermeasures. This study presents a probabilistic framework to quantify the lifetime system resilience of river-crossing bridges subject to multiple hazards. Notably, the framework is designed to reveal how progressive and abrupt hazards interact and result in resilience degradation and how scour countermeasures contribute to resilience enhancement. Experimental outcomes reveal the positive and distinct effects of implementing scour countermeasures at different times. The proposed framework is expected to assist civil engineers in conducting lifecycle management of river-crossing bridges that are subject to hydraulic scour and demand timely countermeasures.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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