Exploring the Evolution of Seismic Hazard and Risk Assessment Research: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A bibliometric analysis spanning from 2002 to 2022 examines the landscape of seismic hazard and risk assessment research, critical for disaster preparedness in earthquake-prone regions. The study uncovers a substantial increase in related studies, notably surging around 2006. Leading contributors hail from China, the United States, Italy, and the United Kingdom, underlining the global significance of the subject. Common terms in scholarly articles include “seismic hazard”, “seismic risk”, “earthquake”, “vulnerability”, “GIS” (Geographic Information System), and “liquefaction”. While seismic hazards remain the primary focus, a growing interest in risk assessment, particularly for induced phenomena like landslides and liquefaction, is noted. Researchers predominantly assess vulnerability across various structural elements, reflecting a holistic approach to understanding and mitigating the impact of earthquakes on infrastructure and communities. In summary, the bibliometric analysis provides a comprehensive overview of seismic hazard and risk assessment research, highlighting field growth, key research areas, and an increasing focus on risk assessment in response to natural phenomena. The findings offer valuable insights for both academics and practitioners invested in the field’s future development.
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 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 | 0,007 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,202 | 0,301 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».