Development of an Inventory Modelling Framework for Seismic Risk Assessment of Residential Buildings in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Seismic risk assessment for residential buildings is a priority in Eastern Canada, given its densely populated cities and history of earthquake activity. A crucial component of this assessment is the development of an accurate and practical inventory model, which relies on comprehensive investigations and the collection of reliable data on residential buildings. A simple yet reliable inventory framework is essential to streamline the process of building inventory while reducing costs and time. Moreover, there is a need for more refined and standardized classifications of the structural systems of residential buildings. This study proposes a new inventory modelling framework for residential buildings, applied to Montreal as a case study, with a focus on the number of residential units. The two main objectives of this study are: (1) to conduct a historical review of residential construction practices in the city, defining common materials and structural systems; and (2) to determine their distribution across administrative areas, including both independent municipalities and boroughs within the City of Montreal. To achieve these objectives, previous studies and various pertinent resources were evaluated to trace the evolution of residential construction, and two open‐access databases were employed and integrated to derive results. The analysis covers over 900,000 residential units, revealing that approximately 30% and 22% are associated with buildings constructed using wood light frames and concrete shear walls, respectively, while 48% correspond to buildings with mixed wood–masonry structural systems as well as masonry buildings. This inventory model offers practical insights into the distribution of residential units by structural systems, improving future simulations to estimate uninhabitable unit rates, population displacement, and shelter needs, which will support and strengthen community resilience.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».