Resilience Quantification of Transportation Infrastructure Subjected to Hazards
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the resilience of transportation infrastructures, including bridges, roads, and tunnels, is a critical aspect of ensuring the ongoing functionality and reliability of urban or regional areas in the face of various disruptive events. Such infrastructures are susceptible to a range of disruptions which can have significant impacts on their ability to function effectively. Resilience refers to the capacity of an infrastructure or a system to withstand and recover from these disruptions. This research presents a framework to evaluate the resilience surface for assessing the resilience of various transportation infrastructure components. This comprehensive approach involves several steps. First, the framework identifies unique damage configurations by performing a fragility analysis. This analysis allows for a better understanding of how susceptible the infrastructure is to different hazards. Next, the framework focuses on the restoration of the affected infrastructure by developing recovery curves for each identified damage configuration. This is done by taking into account relevant restoration data and considering the specific characteristics of each configuration. Additionally, the framework acknowledges the inherent uncertainty that exists within various aspects of infrastructure resilience assessment. These uncertainties include hazard intensity, modeling uncertainty, and the restoration process itself. By incorporating these uncertainties into the framework, a more accurate and reliable assessment can be achieved. The utility of this framework is demonstrated through its application to a real-world case study involving a highway bridge located in Canada. The goal of this research is to offer decision-makers a valuable tool for evaluating the resilience of transportation infrastructure. This can contribute to more robust and reliable transportation infrastructures, capable of withstanding and recovering from a wide range of disruptive events.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».