MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409800101 · doi:10.1061/jpcfev.cfeng-4902

Seismic Performance of Buildings during the November 2023 Earthquake in Jajarkot, Nepal

2025· article· en· W4409800101 sur OpenAlexaff
Rajan KC, Kabin Lamichhane, Keshab Sharma, Mandip Subedi, S. Bhandari

Notice bibliographique

RevueJournal of Performance of Constructed Facilities · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban seismic riskEarthquake scenarioSeismic hazardSeismologyEnvironmental scienceGeologyForensic engineeringEnvironmental Seismic Intensity scaleEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On November 3, 2023, a local magnitude ML 6.4 (moment magnitude, MW 5.7) earthquake struck the Ramidanda epicenter (28°50’24’’ N, 82°11’24’’ E) in Jajarkot, Nepal, at 11:47 p.m. local time (18:02 GMT), with a maximum intensity VI on the Mercalli Intensity Scale. Continuous aftershocks further devastated partially affected villages in Jajarkot, West Rukum, and Salyan. This seismic sequence stands as one of the most destructive earthquakes in Nepal since the 2015 Gorkha Earthquake, with a total death toll of 154 and over 366 people injured. The earthquake caused the complete collapse of 26,557 houses, while 35,455 houses were partially damaged. Postearthquake reconnaissance showed that the damage to masonry buildings in the affected areas was mainly due to poor construction quality, degraded construction materials, and noncompliance with codal provisions. Although reinforced concrete buildings in proximity to the main shock epicenter suffered minor damages, many of the affected structures were found to lack appropriate design or construction adherence to the national building code of Nepal. This paper, based on the postearthquake field visit, aims to present the structural damages in buildings incurred during the earthquake, discussing case histories of the affected buildings, their patterns, and the failure mechanisms. The findings highlight the critical need to enforce rigorous building codes and standards to mitigate seismic risk in vulnerable regions like Nepal.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Performance of Constructed FacilitiesMême sujetSeismic Performance and AnalysisTravaux en français237 207