ERIES: Advancing frontier knowledge in earthquake, geotechnical and wind engineering through experimental research
Notice bibliographique
Résumé
This contribution offers an overview of European collaborative efforts toward increased understanding and risk-focused mitigation strategies through the EU-funded ERIES (European Research Infrastructures for European Synergies, www.eries.eu) project. ERIES provides transnational access to advanced experimental facilities across Europe and Canada, fostering knowledge development in structural, seismic, wind, and geotechnical engineering. The paper outlines the project’s organisational framework, primary research goals, and thematic areas of focus.Illustrative case studies currently underway at the EUCENTRE Foundation in Pavia, Italy, are shown to demonstrate the scope of research supported by ERIES. These examples showcase how foundational research enabled by this funding initiative can significantly enhance understanding of seismic damage in structures. The project addresses critical issues such as mainshock-aftershock sequences in seismic risk analysis and the refinement of experimental loading protocols. Additionally, in-situ dynamic testing of base-isolated structures offers a unique chance to assess these mitigation devices’ operational performance, furthering innovative experimental approaches.In essence, ERIES is a key platform for fostering research collaboration across Europe, particularly in structural, seismic, wind, and geotechnical engineering in addition to the wealth of experimental data that will be produced as a result. Through its framework and transnational access opportunities, ERIES enables impactful research that improves the understanding of structural damage and informs risk assessment practices, with broad societal benefits.
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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 | 0,023 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».