Second-generation component and system-level seismic fragility models for reinforced concrete bridges in California
Notice bibliographique
Résumé
California is a seismically active region that contains approximately 26,000 bridges. Historical earthquakes have caused severe damage and collapse of bridges in California, resulting in casualties, economic losses, and disruptions to transportation networks. Seismic fragility models of bridges estimate the probability of exceeding damage states at varying ground motion intensity levels. These models can be utilized for bridge vulnerability assessment, risk and resilience quantification, and to support earthquake preparedness and response planning. Recent studies have developed a new generation of seismic fragility models for bridges, demonstrating several advancements when compared with the widely used first-generation HAZUS models. These models, termed second-generation fragility functions, are derived through detailed dynamic response analyses and are differentiated at the component level, with more rational, performance-based criteria for bridge grouping and archetype sampling. This study compiles and adapts a comprehensive set of second-generation fragility models from the literature. As part of this compilation, we filtered out fragility functions with outdated capacity models and unrealistic bridge configurations, establishing uniform bridge grouping criteria, and harmonized different cross-model ground motion intensity measures and bridge component definitions. The database comprises approximately 2300 component- and 500 system-level fragility models categorized into 26 bridge groups. It can serve as a valuable resource for researchers and practitioners conducting various related analyses to enhance the seismic resilience of bridge infrastructure in California.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».