Ground‐motion model for Housner’s spectrum intensity based on a novel hybrid‐scenario approach
Notice bibliographique
Résumé
We use a novel hybrid‐scenario approach to develop a ground‐motion model (GMM) for Housner’s spectrum intensity ( SI ) using estimates of pseudo‐spectral acceleration ( PSA ) from the authors existing GMMs based on a scenario approach proposed in the literature and predictor variables from the same database used to develop the PSA GMMs. These estimates of SI are used together with the predictor variables to develop a hybrid‐scenario GMM using mixed‐effects regression analysis. Because the GMM is based on predicted values of PSA , the aleatory variability from the regression is not indicative of the actual variability of observed values of SI . Instead, a hybrid‐scenario model for magnitude‐dependent between‐event, within‐event, and total aleatory standard deviations is derived from the PSA GMMs using the scenario approach. The predicted values of SI and its standard deviations from the hybrid‐scenario model are found to be relatively consistent with the residuals between these predictions and estimates of SI from the database (i.e. the observations). However, the values of SI predicted from a purely empirical GMM developed directly from the observations are different than those from the hybrid‐scenario model by up to a few tens of percent. These differences are the result of an insufficient number of observations resulting from bandwidth limitations of the database that lead to a bias in the empirical results. The near‐source standard deviations from the hybrid‐scenario GMM are found to be generally consistent with both those from the empirical model and those from the residuals between the hybrid‐scenario model and the observations. However, the far‐source standard deviations of the hybrid‐scenario model are smaller than those from these other methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».