Notice bibliographique
Résumé
Dans la plupart des codes de construction nationaux, la classification des sites est basée sur le paramètre Vs30, la vitesse moyenne des ondes de cisaillement jusqu’à une profondeur de 30 m en dessous de la surface, et définit les facteurs de fondation (Fa et Fv) appliqués aux mouvements de référence. Un microzonage sismique délimite une règion en fonction des types de sols et est généralement obtenu en combinant l’information provenant de diverses sources, chacune ayant un degré d'incertitude variable. Un microzonage préliminaire peut être dérivé à partir des cartes de la géologie de la surface ou des cartes de l'élévation de la surface, tandis qu’un plan plus détaillé et spécifique est généralement basé sur des études sismiques plus approfondies. Une procédure est proposée pour l'intégration progressive de l’information provenant de diverses sources et l’estimation du degré d'incertitude sur le microzonage. Cette approche permet aux planificateurs de déterminer à quels emplacements la carte de microzonage nécessite des recherches plus approfondies considérant les plans de développement urbain actuels ou futurs. La procédure proposée utilise une estimation conditionnelle du second ordre et fournit les meilleures estimations linéaires non biaisées de Vs30 et son incertitude. Ensuite, ces estimations sont utilisées pour dériver des cartes des probabilités de classification des sols et pour calculer la valeur moyenne et la variance des facteurs de fondation Fa et Fv qui sont plus appropriés dans les analyses probabilistes du risque sismique. La méthode proposée est démontrée pour le microzonage sismique de l'île de Montréal. Les facteurs de site F(0,2 s), F(0,5 s) et F(1,0 s) sont définis pour chaque classe de sol A, B, C, D et E. Les facteurs de site dans le 2015 CNBC ont été obtenus à partir de données sur les mouvements des sols enregistrées durant des tremblements de terre et des analyses équivalentes linéaires et non-linéaires, et représentent des réponses moyennes pour une grande variété de sols ainsi qu’une grande variété de mouvements de terre. Pour les sites de l'Est de l'Amérique du Nord, très peu d'enregistrements des mouvements de sol forts sont disponibles afin de déterminer empiriquement des facteurs de site pour les différentes classes de sol. Récemment, NGA-Est a compilé des données et a effectué des analyses dynamiques linéaires équivalentes de colonnes de sol unidimensionnelles afin de mettre à jour ces facteurs En utilisant une approche similaire, une base de données des profils des sols pour le 12 sites à Montréal a été analysé avec la méthode linéaire équivalente unidimensionnelle. Des séismes naturels et synthétiques ont été utilisés. Les mouvements du sol sélectionnés couvrent une gamme des à 0,1 g, 0,2 g, 0,3 g, 0,4 g, et 0,50 g. Les facteurs de site sont calculés par les analyses 1-D. Les résultats numériques sont utilisés pour dériver des nouvelles régressions pour la relation entre les facteurs de site et Vs30 et pour la relation entre les facteurs de site et la période fondamentale du site. Les facteurs calculés sont comparés aux facteurs de CNBC 2015. Les résultats de cette étude indiquent un grand degré de dispersion qui peut avoir un effet sur les risques globaux.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».