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Enregistrement W4415660008 · doi:10.1785/0220240387

Evidence of Liquefaction-Induced Gradual Ground Tilt Settlement at Strong-Motion Stations

2025· article· en· W4415660008 sur OpenAlexaff
Shengze Tian, M. Shahria Alam

Notice bibliographique

RevueSeismological Research Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)LiquefactionTilt (camera)Geodetic datumBaseline (sea)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We analyzed strong-motion recordings, which were reportedly related to potential development of soil liquefaction during the 2011 Mw 9.0 Tohoku earthquake and the 2011 Mw 6.2 Christchurch earthquake. Besides visual inspection of recorded accelerograms, their Stockwell spectrograms, and their integrated velocities, the corrected ground displacements, obtained using the baseline correction method with physics-based correction patterns, were carefully analyzed. We found that soil liquefaction could be one possible cause of the nonlinearly drifted integrated velocities by triggering gradual ground tilt settlement of the concrete instrument pad that holds an accelerometer. Tilt settlement may be less pronounced for strong-motion stations with larger instrument pads. With such an explanation, the baseline correction method proposed for linearly detrended accelerograms was applied to calculate ground displacements using recorded accelerograms from the 2023 Mw 7.8 Kahramanmaraş earthquake. The calculated coseismic displacements are generally consistent with geodetic measurements.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
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