Investigating the Reliability of Sidewalk Survey Parameters on the Seismic Risk Assessment of RC Buildings Considering the 2023 Kahramanmaraş Earthquakes
Notice bibliographique
Résumé
Identification of the buildings that are most vulnerable to significant damages following a major earthquake is a critical issue in risk mitigation processes. Rapid visual screening (RVS) methods are commonly used to obtain rapid and accurate assessment results especially in large urban regions. Accuracy of these results fundamentally depends on method-based sidewalk survey parameters and a regionwise building performance level threshold. In this regard, the tragic 2023 Kahramanmaraş earthquakes provided valuable data for investigating the success of the existing RVS methods and the correlation of survey parameters with performance scores by considering pre- and postearthquake conditions. This paper presents two fundamental cases: (1) the ability of RVS methods in prioritization of seismic risk level of buildings through damage observations and (2) findings on the effects and reliability of sidewalk survey parameters on the estimation of seismic risk levels of existing buildings in a quantitative manner. For this purpose, 1,015 buildings were considered for comparison of the predicted vulnerability levels with the actual damages from site observations. Pearson’s correlation coefficients are used as dependency pointers to reveal the correlation levels between the survey parameters and the performance indicator. Results indicated that RYTEIE in Türkiye and FEMA P-154 in the United States appear to be more reliable in prioritizing the seismic risk level of buildings based on regionwise performance thresholds compared to prioritization assessed via Canadian RVS method among the considered RVS methods. It is derived from the current study that the RYTEIE method is capable of predicting risky buildings within the range of 54% to 86% accuracy using the proposed performance score range from 35 to 75 for the selected building stock. Moreover, the performance score evaluated via FEMA P-154 methodology is highly correlated with design year of a building.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».