Level 2: Semi-Quantitative Seismic Risk Screening Tool (SQST) for Existing Buildings. Part 1: user's guide
Notice bibliographique
Résumé
The Level 2 – SQST adopts a methodology based on exterior and interior visual screening of buildings using the Level 2 – SQST screening forms completed by trained screeners with basic knowledge in seismic design and assessment of buildings. The Level 2 – SQST screening forms provide space for documenting collected data. Based on collected building information in office and site visits, structural and non-structural component scores are calculated to estimate the expected seismic risk of buildings. Structural and non-structural component scores are compared with corresponding thresholds to determine whether the seismic risk posed by structural and non-structural components is acceptable. Given this, the building owner is expected to assume the level of risk associated with the structural and non-structural component scores. Buildings identified as potentially hazardous are flagged for seismic evaluation. The Level 2 – SQST also identifies special conditions that immediately trigger seismic evaluation. These conditions are (1) unknown model building type, (2) federal heritage designation, (3) change of occupancy results in increase of structural loads, (4) current consequences of failure higher than original consequences of failure, (5) Site Class F, (6) presence of geologic hazards, and (7) significant building deterioration or damage. The Level 2 – SQST can also be used for prioritizing buildings requiring seismic evaluation. Buildings that are spread over a large region or across the country can be ranked based on the structural and non-structural component prioritization indexes that are functions of structural and non-structural scores and consequences of failure of the buildings. Furthermore, the ranking can be used to develop building inventories for regional and national earthquake damage and loss assessment.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».