Calibration of seismic risk analyses through reanalysis of historical earthquakes An application of Hazus-MH2.1 Canada
Notice bibliographique
Résumé
Plus de la moitié de la population du Canada vit dans des régions menacées par le séisme. Des centres urbains comme Vancouver, Montréal et Québec se trouvent dans ces régions à risque sismique important. Bien que de nombreuses études sur la comparaison des pertes sismiques entre les dommages estimés et observés à l'aide de HazUS aient été menées pour les tremblements de terre aux États-Unis (e.g. le séisme du Northridge en 1994 et le séisme du Napa Valley en 2014), peu a été fait dans le contexte canadien. Afin d'étalonner le logiciel de perte sismique HazCan (une version de HazUS adaptée au contexte canadien), une étude comparative est réalisée à partir des données recueillies après les séismes du M5.4 1944 Cornwall et du M6.0 1988 Saguenay, survenus dans l'Est du Canada. Conformément à la méthodologie HazCan, l'ensemble de données régionales par défaut est mis à jour pour chaque analyse sismique. Il comprend la collecte de 1) des données démographiques ajustées à partir du recensement et de la base de données par défaut 2) de l'inventaire des bâtiments à l'année de l'événement et 3) des conditions locales du sol pour tenir compte d'une éventuelle amplification du site. Le manque d'enregistrements sismiques nécessite de tester plusieurs équations de prévision du mouvement du sol pour les deux événements sismiques.Les dommages directs sur les bâtiments résidentiels, les pertes économiques et les estimations des pertes sont comparés à ceux calculés par HazCan. Des paramètres spécifiques sont choisis comme ‘métriques’ pour comparer chaque type de valeurs de dommages et de pertes, et le choix des paramètres est largement influencé par la qualité et la disponibilité des données observées.Les résultats indiquent que HazCAN a tendance à surestimer les dommages et les pertes sur une courte distance épicentrale, environ moins de 30 km. Le degré de surestimation dépend fortement de la précision de la prédiction du mouvement du sol. Dans l'ensemble, l'effet d'amplification du sol calculé à partir de HazCAN correspond à la tendance observée de la distribution des dommages. Les bâtiments en maçonnerie non renforcée s'avèrent avoir les pires performances parmi tous les types de construction. HazCAN a également surestimé le nombre de bâtiments avec un état de dommages complet d'un montant significatif. Certaines recommandations sont fournies pour améliorer l'estimation de HazCAN pour de futures recherches
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».