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Enregistrement W7015864398

A web application for rapid seismic risk assessment

2019· other· en· W7015864398 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEspace ÉTS (ETS) · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaPublic Safety Canada
Mots-clésWeb applicationRisk assessmentSeismic riskRisk managementField (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous computer models have been developed for seismic loss analyses at urban and regional scales.They seem, however, ill-suited to custom application to the specific Canadian hazard and exposure settings and, more importantly, inadequate for utilization by the broader non-expert public safety community.Therefore, communication of the potential seismic risk results to local stakeholders, such that they can properly understand their exposure and vulnerability, represents an outstanding challenge.The objective of the present study is to describe the methodological background and ongoing development activities of the Rapid Risk Evaluator (ER2), a relatively rapid and user-friendly risk assessment application, developed to overcome the current communication barriers between risk experts and decision makers.Developing ER2 included: pre-computing site-specific databases containing ground motion scenarios, prediction of potential attenuation with distance and local site amplification, a standardized inventories of buildings' structural properties and occupancy categories, and assessment of the seismic vulnerability using hazard-compatible vulnerability functions.These functions correlate directly the intensity of the seismic shaking to the probability of damage and direct economic and social losses.This approach allows for conducting risk scenarios in large urban centers within minutes.The above approach was programmed into an easy to run web-application.Equipped with graphic user interface, ER2 allows non-expert users to run otherwise complex seismic risk scenarios through a simple intuitive selection process.An example of ER2 applied to a hypothetical earthquake event in Quebec City is included to illustrate the simplicity of the user interface and capabilities of the application.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3000,232

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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