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Enregistrement W6911372068 · doi:10.5066/p9h5qeac

Updated Compilation of VS30 Data for the United States

2020· dataset· en· W6911372068 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUSGS DOI Tool Production Environment · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetadataGeological surveyContext (archaeology)Field (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

VS30, the time-averaged shear-wave velocity (VS) to a depth of 30 meters, is a key index adopted by the earthquake engineering community to account for seismic site conditions. VS30 is typically based on geophysical measurements of VS derived from invasive and noninvasive techniques at sites of interest. Owing to cost considerations, as well as logistical and environmental concerns, VS30 data are sparse or not readily available for most areas. Where data are available, VS30 values are often assembled in assorted formats that are accessible from disparate and (or) impermanent Websites. To help remedy this situation, we compiled VS30 measurements obtained by studies funded by the U.S. Geological Survey (USGS) and other governmental agencies. Thus far, we have compiled VS30 values for 4,369 sites in the United States, along with metadata for each measurement from government-sponsored reports, online databases, and scientific and engineering journals. Most of the data in our VS30 compilation originated from publications directly reporting the work of field investigators. A subset consisting of 20 percent of VS30 values was previously compiled by the USGS and other research institutions. VS30 originating from these earlier compilations were crosschecked against published reports when clarification was needed. Both downhole and surface-based VS30 estimates are represented in our VS30 compilation. Most of the VS30 data are for sites in the western contiguous United States (3,128 sites); 682 VS30 values are for sites in the Central United States; 267 VS30 values are for sites in the Eastern United States and Puerto Rico; 15 VS30 values are for sites in Alaska; 30 VS30 values are for sites in Hawaii. The remaining 247 sites are in the vicinity of Vancouver, Canada.

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)0,007
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0100,016
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,016

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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