Mise en conformité sismique des ponts par isolation de la base – Application au pont Madrid au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les nouvelles technologies basées sur l’isolation sismique connaissent un intérêt grandissant parmi les ingénieurs, compte tenu de l’économie sur le coût de la construction de l’ouvrage qu'elles offrent. Elles présentent également un avantage indéniable à long terme étant donné qu’elles préservent la fonctionnalité de l’ouvrage après séisme et éliminent le coût de reconstruction. Cet avantage revêt une importance capitale pour les ponts dits de secours qui doivent demeurer en service après le séisme. Cet article présente une méthodologie relative à l’isolation de la base des ponts existants dans un contexte de mise en conformité sismique. Cette démarche est motivée par l’intérêt grandissant de cette méthode, notamment depuis son adoption par la norme canadienne d’une part et d’autre part par le fait que les ingénieurs praticiens sont moins familiers avec les méthodes dynamiques non linéaires de conception. L’opportunité offerte aux auteurs de mettre en application cette technique pour la réfection de quelques ponts au Québec est une autre source de motivation. Les étapes de calcul parasismiques sont pourvues, et les résultats des analyses non linéaires relatives au pont Madrid sont présentés et discutés. L’article est destiné aux ingénieurs praticiens qui y trouveront un outil utile pour leurs projets en réhabilitation de ponts existants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".