Positive Correlation between DYFI Intensity Data and Microzonation Site Classes for Ottawa, Quebec City, and the Metropolitan Area of Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At the local scale, seismic risk is often poorly estimated when considering equal hazard values across any given community. Indeed, past damaging earthquakes have shown that site conditions, which may amplify or deamplify ground shaking, have an influence on the spatial distribution of damage in urban areas. In eastern Canada, Leda clay deposits from the old Champlain Sea are of particular concern for strong site effects in many parts of Quebec and Ontario. To capture the variability in seismic site response, microzonation maps characterizing average shear wave velocity for the upper 30 m of soil, and predominant resonance frequency have been developed for Montreal, Ottawa, and Quebec City. The maps derived from seismic and borehole measurements have been used to develop shake map scenarios but have not been validated, because there have not been any significantly large, close earthquakes in recent years, and because the seismograph network coverage is not adequate to provide a detailed picture of variations in shaking across a city. Nevertheless, all the three cities are in or near active seismic zones, and felt reports, although less accurate than instrumental data, are numerous and provide a dense dataset showing relative shaking levels across a region. Using intensity data for several moderate earthquakes collected largely via the Canadian internet “Did You Feel It?” page, we systematically compare reported shaking levels to soil conditions indicated by the microzonation maps. This study shows a clear correlation between high-reported intensities and soft soils for Montreal where the number of observations is the largest. The results suggest that intensity data collected via the internet and social media could provide a viable method for validating microzonation maps and shaking scenarios.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».