Fire plays a devastating role : World Trade Center building performance study
Notice bibliographique
Résumé
The 9/11 terrorist incidents caused colossal destruction and significant damage to a number of buildings in the World Trade Center (WTC) vicinity of New York City (NYC), N.Y. It was the worst building disaster in history resulting in the largest loss of life from building collapse in North America. Following the disaster, the Federal Emergency Management Agency (FEMA), the Structural Engineering Institute of the American Society of Civil Engineers (SEI/ASCE), NYC and several other federal agencies and organizations established a team of experts to investigate the collapse and damage to the buildings. The building performance study (BPS) was led by FEMA, SEI and ASCE. The BPS team consisted of experts in tall buildings, steel structures, connections, fire engineering, blast effects and structural investigations.1The BPS team visited Ground Zero, surveyed the site, landfill and steel recycling centres, reviewed videotape records, eyewitness accounts, conducted interviews with building design teams and performed analyses using computer models. Based on this information, the BPS team compiled a report that was presented to the Science Committee of the U.S. Congress in May 2002.2 A brief overview of the factors leading to the collapse of the Twin Towers, the extent of damage and some of the key recommendations from the BPS, are presented here.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».