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Enregistrement W4415692686 · doi:10.1061/9780784486504.028

Regional Data Sets Included in the NGA-West3 Ground Motion Database

2025· article· W4415692686 sur OpenAlexaff
Tristan E. Buckreis, Scott J. Brandenberg, Shako Mohammed, Chuckwuebuka C. Nweke, Rashid Shams, Mahdi Bahrampouri, Brendon Bradley, Jyun‐Yan Huang, Tadahiro Kishida, Giovanni Lanzano, Meibai Li, Lucia Luzi, Coro Miranda, Paolo Zimmaro, Yousef Bozorgnia, Jennifer L. Donahue, Jonathan P. Stewart

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensWSP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGround motionMetadataData setSet (abstract data type)Motion (physics)Tectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Next Generation Attenuation (NGA)-West3 Program database builds upon that of NGA-West2 for shallow crustal earthquakes in active tectonic regimes to provide a robust data set to develop the next iteration of NGA ground motion models (GMMs). Researchers from Italy, Japan, New Zealand, Taiwan, United Arab Emirates, and the United States, amongst others, have collaborated to develop consistently processed data with uniform metadata from the respective regions, with data for other regions drawn from literature (e.g., Greece, Japan, and Türkiye). Over 80,000 three-component ground motions from 632 events with magnitudes generally greater than 4.0 across the Western United States (mostly in California) have been newly added, and the total database size is over 175,000 ground motions (generally three-component except for two-component records from KiK-Net stations in Japan). The database is being used by several teams of NGA GMM developers and will be publicly released sometime in 2025 when the NGA-West3 GMMs have been drafted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,029

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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