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Enregistrement W6966694578 · doi:10.4224/40002991

Niveau 2 : Outil de sélection semi-quantitatif (OSSQ) en fonction des risques sismiques pour les bâtiments existants à ossature légère en bois en vertu de la partie 9 du CNB. Partie 1 : guide d’utilisation

2022· report· fr· W6966694578 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2022
Typereport
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeGold rushCultural inheritance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’Outil de sélection semi-quantitatif (OSSQ) de niveau 2 en fonction des risques sismiques pour les bâtiments à ossature légère en bois en vertu de la partie 9 du CNB (OLB-P9) vise à identifier à peu de frais les bâtiments OLB-P9 existants présentant des risques sismiques acceptables qui peuvent par conséquent être exemptés d’une évaluation selon les Lignes directrices pour l’évaluation parasismiques (LDEP) de niveau 3 (Fathi-Fazl et coll., 2022) et à ainsi donner la priorité aux bâtiments OLB-P9 existants présentant des risques sismiques potentiellement inacceptables pour les évaluations selon les LDEP de niveau 3. Il est précédé de l’Outil de sélection préliminaire en fonction des risques sismiques (OSP) de niveau 1 pour les bâtiments OLB-P9 existants en vertu de la partie 9 du CNB (Cai et coll., 2022a; Cai et coll., 2022b). La méthodologie de l’OSSQ de niveau 2 (OLB-P9) est fondée sur l’OSSQ de niveau 2 (Fathi-Fazl et coll., 2020a; Fathi-Fazl et coll., 2020b) initialement mis au point pour les bâtiments existants en vertu de la partie 4 du CNB (aussi appelés bâtiments de la partie 4). Il comprend un système de notation structurale, un système de notation non structurale et une procédure de classement. L’OSSQ de niveau 2 (OLB-P9) est conçu pour être rempli par des examinateurs formés ou des examinatrices formées qui doivent utiliser les formulaires de sélection de l’OSSQ de niveau 2 (OLB-P9). Une visite des lieux est requise pour recueillir des renseignements sur les bâtiments, comme la détérioration ou les dommages aux bâtiments et les aléas non structuraux.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,006

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,287 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission2
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