Scenario-based earthquake damage assessment of highway bridge networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In earthquake-prone regions, the evaluation of seismic impacts on bridges is crucial to mitigation, emergency, and recovery planning for highway networks. The degree of bridge damage determines the cost and time required for repairs and the level of post-earthquake functionality including disruption of transportation network, increased costs due to reduction of traffic flow and restricted access to emergency routes. The article presents the methodological development and implementation of an interactive web application for rapid geospatial assessment and visualisation of earthquake damage scenarios of municipal highway bridge networks based on open access datasets. The proposed framework consists of the following successive models: hazard, inventory, damage, and impact. The seismic hazard model generates spatial distribution of the shaking intensity for earthquake scenarios in terms of ground motion intensity measure using ground motion prediction equations based on seismic hazard model for Eastern Canada. The shaking intensities are then modified with local site amplification factors based on the Canadian highway bridge design code values. The inventory model provides a database of existing bridges based on open-access data which are then classified according to their seismic vulnerability. The damage model assesses seismic performance of classes of bridges by applying respective fragility functions represented as probabilistic relationships between the intensity measure and the degree of expected damage. The impact model evaluates the post-earthquake traffic-carrying capacity of the highway network based on the predicted damage including repair cost as a percentage of replacement cost of bridges and inspection priority. The web-application is demonstrated with a bridge network in Quebec City including 117 bridges subjected to 180 earthquake scenarios. The proposed methodology is particularly useful to facilitate direct communication of potential impacts to emergency managers and city transport officials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».