Improving recovery time consequence models in regional seismic risk assessment by leveraging high-fidelity building-specific recovery simulations
Notice bibliographique
Résumé
Current regional seismic risk modeling approaches predominantly emphasize direct financial loss as the primary measure of earthquake impact. Integrating recovery time into these models can better support decisions toward community resilience and a shift toward more people-centered and equitable disaster risk modeling. Although advanced probabilistic models for estimating recovery times of individual buildings are becoming more common, regional-scale quantification for community-level simulations remains overly simplified, often relying on low-fidelity approaches without the explicit consideration of key underlying drivers of recovery. This study proposes a methodological approach to improve recovery time consequence models in regional simulations by leveraging high-fidelity, building-specific recovery simulations. We employ downtime fragility functions and consequence models to characterize key elements of the recovery process, such as impeding factor delays and repair times. This approach provides a probabilistic estimation of post-earthquake recovery time to achieve two distinct recovery states, that is, shelter-in-place and functional recovery. The proposed methodology enables a more efficient quantification of recovery time at the building portfolio scale by leveraging simulation-based recovery time consequence models that could be seamlessly integrated into regional risk assessments. The proposed consequence models are trained based on 50,000 TREADS (Tool for Recovery Estimation And Downtime Simulation) recovery simulation results of modern high-rise (8–24 stories) reinforced concrete shear wall buildings at various ground-shaking intensity levels and applied, for illustrative purposes, to a portfolio of 218 buildings across Metro Vancouver, BC, under a magnitude-9 Cascadia subduction zone earthquake.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».