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Enregistrement W4324149315 · doi:10.1177/87552930231153673

A seismological method for estimating the long‐period transition period <i> T <sub>L</sub> </i> in the seismic building code

2023· article· en· W4324149315 sur OpenAlexaff
Christie Assadollahi, Shahram Pezeshk, Kenneth W. Campbell

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensCampbell Scientific (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeismologyReturn periodSeismic hazardPeriod (music)Magnitude (astronomy)GeologyDisplacement (psychology)GeodesyResponse spectrumBuilding codeEstimationStrong ground motionStatisticsGround motionGeographyMathematicsPhysicsEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many changes have been made to the design response spectrum used in the ASCE 7 Standard in recent years. One parameter that has not been investigated or revisited since its first appearance in FEMA 450‐1/2003 is the long‐period transition period parameter, T L . The long‐period transition period parameter was introduced and defined as the corner period that marks the transition from the constant velocity to the constant displacement segments of the design response spectrum. The long‐period transition period parameter is primarily important for long‐period structures such as high‐rise buildings and bridges. The most current estimation of T L used in engineering design standards is loosely based on a correlation between modal magnitude M w and T L that does not account for stress drop Δ σ or the crustal velocity in the source region β . This study aims to include both Δ σ and β in its estimation of T L . Modal magnitude is obtained from disaggregation data from the 2018 National Seismic Hazard Model (NSHM) for the conterminous United States (CONUS) and from the 2021 NSHM for Hawaii (HI). The parameter β is determined from previous literature. Then, inversion of ground motion models for Central and Eastern United States (CEUS) is used to determine Δ σ for CEUS events, and published information is used to determine Δ σ for Western United States (WUS) events and HI events. Then, the definition of the corner period is used to determine T L . The results yield a generally more conservative (or longer) estimation of T L than the estimation that is currently used in engineering design standards.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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