Simplified Bayesian Ground Motion Models for Cumulative Absolute Velocity in Central and Eastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Cumulative absolute velocity (CAV) has recently emerged as a useful intensity measure (IM) for predicting the occurrence of liquefaction and its consequences, including foundation settlement. However, few ground motion models for CAV exist that are applicable in Central and Eastern North America (CENA). The relative paucity of strong motion data for this region and tectonic setting, particularly for large earthquakes and short distances to rupture, is the primary challenge hindering the development of such models. This study applies a Bayesian approach to develop a ground motion model for CAV in CENA. This approach consists of first developing a model using a large database (drawn from the NGA-West2 database), then updating the coefficients in light of observations from a smaller database which is specific to the region of interest (drawn from the NGA-East database). The models developed using the Bayesian approach are compared with using the same functional form in a traditional regression strategy with the NGA-East data, as well as with the model regressed with the NGA-West2 data and with other models in the literature. The Bayesian approach prevents overfitting in the NGA-East data, where few records are available for large magnitude earthquakes at short distances. The use of NGA-West2 data to constrain development of models for CENA follows existing studies that use NGA-West2 models as a baseline and develop adjustments to make the models applicable in a different region and tectonic setting. The Bayesian approach proposed in this study is also applicable for developing other region-specific ground motion models for regions that lack data compared to regions such as California, New Zealand, and Japan that have relatively rich data available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».