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Enregistrement W4409705693 · doi:10.1080/15732479.2025.2494252

Review of seismic evaluation frameworks for highway bridges based on life cycle concepts

2025· article· en· W4409705693 sur OpenAlexaff
V. H. P. Vitharana, Rajeev Ruparathna, M. Shahria Alam, S. J. Pantazopoulou

Notice bibliographique

RevueStructure and Infrastructure Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruction engineeringEngineeringCivil engineeringForensic engineeringTransport engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years the construction industry has extensively relied upon life cycle concepts embedded in service life evaluation methodologies for decision-making processes. In the present paper, these concepts are considered in the context of seismic evaluation of bridges taking into account the significant economic, social, and environmental impacts of seismic-induced damages to bridge networks. Considering the long service life of bridges and the possibility of multiple earthquakes occurring throughout their existence, it is crucial to conduct a comprehensive multi-faceted life cycle analysis of the effects of seismic events on the performance of bridges. There is still a lack of thorough and methodological examination of frameworks and methodologies for bridge infrastructure life cycle costing in seismic regions, but the field is constantly progressing. A comprehensive review is conducted in this paper on life cycle assessment of bridge infrastructure, specifically focusing in seismic regions, so as to assemble the advancements in the field and identify areas that require further research. The review focuses on the objectives, approach, methodology, integration with life cycle assessment, cost components, and uncertainty aspects of methods that have been proposed in the literature.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,246 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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