Bridge infrastructure resilience assessment against seismic hazard using Bayesian best worst method
Notice bibliographique
Résumé
The transportation agencies are experiencing numerous challenges in endorsing resilient bridge infrastructure against natural disasters such as earthquakes, floods, and hurricanes. Therefore, assessing bridge infrastructure resiliency against a seismic hazard is critical to improve the bridge's endurance and effective recovery. In this study, assessment of bridge infrastructure resilience against the seismic hazard is performed using Bayesian best–worst method (BWM). Based on a literature review, 15 resilience parameters were identified for bridge infrastructure resiliency against seismic hazard under two primary aspects, namely reliability and recovery. The Bayesian BWM was used to calculate the weight of the seismic resilience variables based on the experts’ judgment. Finally, a bridge resiliency index was developed to determine the weights of the parameters. To demonstrate the applicability of the proposed model, the infrastructure resiliency against the seismic hazard of a bridge located in Vancouver Island, British Columbia, Canada is assessed using two sets of data from two different sources. It is mentionable that the resiliency index was close for both of the data sets. The outcome of this study is that the model for determining bridge resiliency index will assist the bridge engineer and policymakers make effective decisions in the face of future seismic danger.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».