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Enregistrement W7083672541 · doi:10.28991/cej-2025-011-08-02

Natural Frequency of Liquefaction Potential Based on Soil Investigation and Microtremor Observation Results

2025· article· en· W7083672541 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCivil Engineering Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrotremorLiquefactionSoil liquefactionNatural frequencyNatural (archaeology)Natural hazard

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to identify the natural frequency threshold for liquefaction potential by comparing four assessment methods at 54 identical sites in Padang, Indonesia. Methods include: (1) safety factor calculations from soil investigation results (CPT and SPT) applying the 2009 Padang earthquake's peak ground acceleration as input for cycling stress ratio; (2) natural frequency measurements at the surface using microtremor single observations; (3) liquefaction potential assessment through vulnerability index; and (4) analysis of historical liquefaction events from the September 30, 2009 Padang earthquake documented in two previous research papers. The analysis focused on soil depths ranging from 1-4 m. Findings reveal that sites with natural frequencies exceeding 0.40 Hertz remain safe from liquefaction, while sites with frequencies between 0.20-0.39 Hertz demonstrate significant liquefaction potential. This research contributes to the field by establishing a clear correlation between measurable natural frequency thresholds and liquefaction risk, providing engineers and urban planners with a more accessible parameter for preliminary risk assessment. Integrating multiple assessment methods at identical sites enhances the reliability of the identified frequency thresholds, offering a more comprehensive approach to liquefaction hazard mitigation in earthquake-prone regions.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
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