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Enregistrement W4412685903 · doi:10.3389/feart.2025.1568069

Risk-based multi-hazard microzonation for earthquakes and tsunamis

2025· article· en· W4412685903 sur OpenAlexaffabout
Katsuichiro Goda, Patricio A. Catalán

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Earth Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeismologySeismic microzonationGeologyHazardEarthquake scenarioSeismic hazardUrban seismic risk

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multi-hazard spatial mapping for shaking and tsunami risks is necessary for coastal communities that face imminent dangers from megathrust subduction earthquakes. Conventional single-hazard (seismic or tsunami) mapping methods are not effective in addressing this research gap because the individual hazard effects cannot be combined directly. This study presents a new risk-based multi-hazard microzonation method, which displays relative risks of a representative building asset due to earthquakes and tsunamis within a local community and applies it to the District of Tofino in British Columbia, Canada, which is located in the Cascadia subduction zone. A recently developed catastrophe model is used to generate a comprehensive set of multi-hazard loss data for Tofino by reflecting two local factors, i.e., site amplification proxy for shaking and high-resolution topography for tsunami. The risk-based multi-hazard microzonation maps capture spatially varying loss contributions from shaking and tsunami hazards at different annual probability of exceedance levels. Different visualization approaches can be considered to facilitate the disaster risk management and risk communications with residents and stakeholders.

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)0,001
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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