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Enregistrement W4297999343 · doi:10.1080/23789689.2022.2126624

An integrated framework for bridge infrastructure resilience analysis against seismic hazard

2022· article· en· W4297999343 sur OpenAlexafffund
Md Saiful Arif Khan, Golam Kabir, A. H. M. Muntasir Billah, Subhrajit Dutta

Notice bibliographique

RevueSustainable and Resilient Infrastructure · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Resilience and Vulnerability Analysis
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBridge (graph theory)Resilience (materials science)Computer scienceHazardRisk analysis (engineering)Seismic hazardNatural hazardEngineeringTransport engineeringConstruction engineeringCivil engineeringBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resilient bridge infrastructure is a fundamental component of an uninterrupted transportation system. Thus, assessing the resilience of bridge infrastructure against natural hazards is crucial for transportation agencies. Therefore, the main objective of this study is to develop an integrated framework for analyzing the bridge infrastructure resilience against seismic hazards. The Dempster-Shafer method has been incorporated with the Best Worst Method to achieve this objective and accommodate uncertainty. At first, various resilience criteria have been identified based on an extensive literature review. The weights of the resilience criteria have been determined using the Best Worth Method based on the response provided by the experts. After that, the Dempster-Shafer rule of combination has been used to assess the seismic resilience of a highway bridge by proposing a Bridge Resilience Index. This proposed resilience framework can support transportation agencies in taking effective strategies against seismic hazards.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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