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Enregistrement W4213349484 · doi:10.1177/87552930211060856

An analytical framework to assess earthquake‐induced downtime and model recovery of buildings

2022· article· en· W4213349484 sur OpenAlexafffund
Carlos Molina Hutt, Taikhum Hussein Vahanvaty, Pouria Kourehpaz

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDowntimeHabitabilityPeak ground accelerationResilience (materials science)Earthquake engineeringEarthquake scenarioEngineeringComputer scienceGround motionCivil engineeringSeismic hazardReliability engineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While modern seismic design codes intend to ensure life‐safety in extreme earthquakes, policy‐makers are moving toward performance objectives stated in terms of acceptable recovery times. This article describes a framework to probabilistically model the post‐earthquake recovery of buildings and provide quantitative seismic performance measures, expressed in terms of downtime, that are useful for decision‐making. Downtime estimates include the time for mobilizing resources after an earthquake and conduct necessary repairs. The proposed framework advances the well‐established Federal Emergency Management Agency (FEMA) P‐58 and Resilience‐based Earthquake Design initiative (REDi) methodologies by modeling temporal building recovery trajectories to target recovery states, such as stability, shelter‐in‐place, reoccupancy, and functional recovery. The shelter‐in‐place recovery state accounts for relaxed post‐earthquake habitability standards, in contrast with the reoccupancy recovery state that relates to pre‐event habitability criteria. Analogous to safety‐based codes, which specify a threshold for the probability of collapse under a given ground motion shaking intensity, this framework permits evaluating the probability of a building not achieving a target recovery state, for example, shelter‐in‐place, immediately after an earthquake, or, alternatively, the probability of achieving a target recovery state, for example, functional recovery, within a specified time frame. The proposed framework is implemented to evaluate a modern 12‐story residential reinforced concrete shear wall building in Seattle, WA. The assessment results indicate that under a functional‐level earthquake (roughly equivalent to ground motion shaking with a return period of 475 years), the probability of not achieving shelter‐in‐place immediately after the earthquake is 22%, and the probability of downtime to functional recovery exceeding 4 months is 88%, which far exceeds acceptable thresholds suggested in the 2015 National Earthquake Hazards Reductions Program (NEHRP) guidelines and FEMA P‐2090.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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