DELIVERING IF CANADA EQ MODEL TO THE INSURANCE MARKET THROUGH UNIQUE MULTI-LATERAL COLLABORATION
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Natural Resources Canada joined the Global Earthquake Model Foundation to support and strengthen collaboration on implementing the latest Seismic Hazard Model for Canada (CanadaSHM6) and the Canadian Seismic Risk Model (CanSRM1) in GEM’s OpenQuake-engine. Releasing the models as open access in the OpenQuake format made the models available for use for various applications, including testing and validation by the wider scientific community. The hazard, vulnerability, and exposure data developed within the Natural Resources Canada – GEM collaboration was provided to Impact Forecasting (IF), who developed all components necessary to build a fully probabilistic industry-ready catastrophe model featuring CanadaSHM6. In particular, IF prepared a geotechnical model leveraging local Vs30 measurements, an event set covering 200,000 years, pre-calculated random event footprints considering the spatial correlation of ground motion on a variable resolution grid, and an enhanced vulnerability component including automobile curves and custom vulnerability curves for wooden structures depending on the type of their façade and roof. For complete coverage and to satisfy regulatory requirements, it was fundamental to incorporate secondary perils. The model includes landslides and liquefaction as the probability of building failure included in shaking event footprints. The fire following earthquake component uses a recent ignition model for simulation of ignitions and advanced cellular automata for simulation of fire spread and suppression to develop vulnerability for fire following earthquake. For the tsunami component of the model, IF collaborated with the University College London. Tsunami inundations were calculated using machine learning to create surrogate models that generated probabilistic high-resolution inundations, an impossible task with simulation only. The resulting model is accessible for insurance and reinsurance companies via IF proprietary ELEMENTS platform, via OASIS-based Nasdaq Risk Modelling for Catastrophes platform. With relatively low efforts, it can be adopted for other OASIS and non-OASIS platforms. It provides a range of outputs, including annual aggregates and probable maximum loss estimates for single risks or a portfolio of properties. Insurance companies and reinsurance companies can leverage the high-resolution hazard and risk maps for underwriting and risk assessment, available as GIS layers or in the IF Underwriting data service via API.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle