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Enregistrement W4390545530 · doi:10.1785/0120230184

The 2023 New Zealand Ground-Motion Database

2024· article· en· W4390545530 sur OpenAlexaff
Jesse Hutchinson, Chuanbin Zhu, Brendon Bradley, Robin Lee, Liam Wotherspoon, Michael Dupuis, Claudio Schill, Jason Motha, Elena Florinela Manea, Anna Kaiser

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Seismological Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensOcean Networks Canada Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoment magnitude scaleDatabaseGround motionStrong ground motionSeismologyPeak ground accelerationMetadataWaveformData qualityComputer scienceQuality (philosophy)GeologySeismic hazardMagnitude (astronomy)Earthquake shaking tableEngineeringMathematicsPhysicsGeometryTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This article summarizes the development of the 2023 New Zealand ground-motion database (NZGMDB). A preceding version was formally used as the central ground-motion database in the ground-motion characterization modeling for the 2022 New Zealand (NZ) National Seismic Hazard Model (NSHM) revision. The database contains ground motions for events with a moment magnitude greater than ∼3.0 from the years 2000 to the end of 2022. Several challenges associated with NZ earthquake source metadata are explained, including determination of earthquake location, magnitude, tectonic classification, and finite-fault geometry, among others. The site table leverages the site database developed as a part of the 2022 NZ NSHM revision, and several definitions of source-to-site distance are computed for the propagation path table. The ground-motion quality classification was initially assessed using a neural network. Subsequent waveform quality verification was conducted and additional quality criteria were enforced to ensure a sufficiently high-quality database. Standard processing techniques were applied to the ground motions before intensity measure (IM) calculation. IMs in the database include peak ground acceleration, 5%-damped pseudoacceleration response spectra, smoothed Fourier amplitude spectra, and other cumulative and duration-related metrics. The NZGMDB is publicly available and routinely updated as new and higher quality data become available.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,031

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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