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Enregistrement W4398351107 · doi:10.1177/87552930241249704

Ground‐motion models for inelastic response spectra using NGA‐West2 database

2024· article· en· W4398351107 sur OpenAlexaff
Mahdi Bahrampouri, Yousef Bozorgnia, Kenneth W. Campbell, Silvia Mazzoni

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensCampbell Scientific (Canada)
Organismes subventionnairesCalifornia Department of TransportationU.S. Department of Transportation
Mots-clésGround motionSpectral lineMotion (physics)GeologyDatabaseSeismologyPhysicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents ground‐motion models (GMMs) for inelastic response spectra using the NGA‐West2 database. The inelastic response spectra are defined in terms of constant ductility. The GMMs are used to observe the effect of event scenarios, site conditions, and oscillator properties on maximum displacement. Using a large database enabled us to quantify the magnitude scaling of inelastic response as compared to that for the traditional elastic GMMs. We observe that using the magnitude scaling of elastic GMM for hazard analysis of inelastic structural response can be unconservative for large magnitudes and large ductility ratios. To compare our models with models in the literature, we use the developed GMMs to compute the Reduction Factor due to inelasticity. Comparison of this model with models in the literature shows the importance of considering the effect of magnitude on the Reduction Factor. We also observe that the ratio of RotD100/RotD50 is larger for inelastic single‐degree‐of‐freedom system than that for elastic system, and the ratio increases with increasing ductility.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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