MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7115030727

Seismic fragility and risk assessment of bridge infrastructure by considering approach-fill settlement and region-specific seismicity in western Canada

2025· dissertation· en· W7115030727 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragilityInduced seismicitySeismic riskRisk assessmentBridge (graph theory)Settlement (finance)Seismotectonics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malgré des décennies de développement, l’évaluation de la fragilité et du risque sismiques des ponts routiers dans des régions actives comme l’Amérique du Nord continue de faire face à plusieurs défis. Les modèles existants se concentrent principalement sur les composants structurels, négligeant les vulnérabilités géotechniques comme le tassement du remblai d’approche, souvent responsable de pertes de service et d’interventions coûteuses après séisme. En parallèle, l’ouest du Canada présente une sismicité complexe — séismes crustaux, sous-crustaux et mégathrust —, nécessitant une évaluation spécifique de la fragilité et du risque sismique des ponts.Cette thèse développe des modèles de fragilité autonomes pour le tassement du remblai d’approche en Californie, tenant compte des propriétés du remblai, de la géométrie du talus et des conceptions d’approche. Ces modèles complètent ceux axés sur les structures, comblant ainsi une lacune critique dans l’évaluation régionale du risque et l’optimisation des priorités de renforcement.Pour l’ouest canadien, la thèse établit des modèles unifiés d’états limites de capacité sismique pour les piles en béton armé, corrigeant les incohérences relevées dans la littérature. Le cadre de l’ingénierie sismique basée sur la performance est élargi pour évaluer le risque face aux trois types de séismes, avec une attention particulière aux effets de durée des mouvements du sol, à travers des mesures d’intensité adaptées, la validation de modèles numériques cumulant les dommages, et l’utilisation de paramètres de demande sensibles à la durée. La recherche analyse aussi les impacts de l’évolution des modèles d’aléa sismique sur le risque des ponts. Enfin, elle propose une approche innovante d’évaluation du risque dépendant du temps associée aux séquences principal–réplique des séismes de subduction de Cascadia, en utilisant le modèle ETAS pour simuler l’évolution temporelle des répliques et développer des modèles jour par jour.Dans l’ensemble, cette thèse apporte des avancées méthodologiques majeures pour l’évaluation multifactorielle du risque sismique des ponts routiers. L’intégration des vulnérabilités géotechniques aux modèles de fragilité structurelle favorise une compréhension plus complète du comportement des ponts sous séisme. Les modèles de capacité unifiés offrent une base cohérente pour les analyses probabilistes demande-capacité, tandis que la prise en compte explicite de la durée des séismes et des risques évolutifs améliore l’évaluation de la sécurité et la planification des renforcements. L’approche novatrice pour les séquences principal–réplique permet de mieux intégrer les risques en cascade. Ces résultats soutiennent une prise de décision plus éclairée pour la résilience des infrastructures dans des contextes sismiques complexes tels que l’ouest du Canada et la Californie

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MINDMême sujetSeismic Performance and AnalysisTravaux en français237 207