Ambient micro-vibration measurements in geotechnical engineering: a practical approach to the HVSR method
Bibliographic record
Abstract
Depuis les dix dernières années, la communauté géotechnique s’intéresse de plus en plus à une technique géophysique basée sur l'analyse du bruit ambiant enregistré à l’aide d’un sismomètre à trois composantes à la surface du sol. Le but de cette technique est de calculer le rapport des spectres d'amplitude de Fourier des composantes horizontale et verticale de l'enregistrement, communément appelé HVSR. (Horizontal to Vertical Spectral Ratio). Lorsque le contraste de vitesse de l'onde de cisaillement entre le substratum rocheux, ou un till dense, et le sol au-dessus est suffisamment élevé, la courbe HVSR montre généralement un pic net à une fréquence correspondant à la fréquence fondamentale du site. En raison de sa mise en œuvre simple sur le terrain et de son faible coût, cette technique est bien adaptée à la cartographie de la fréquence fondamentale pour le microzonage sismique et à l'évaluation des effets potentiels de double résonance entre le sous-sol et les structures construites au-dessus. Cette technique peut également être utilisée pour estimer la profondeur du substratum rocheux et pour extrapoler des profils de vitesse des ondes de cisaillement jusqu'à un substratum rocheux profond dans des analyses de réponse dynamique spécifiques au site. En outre, la connaissance de la fréquence fondamentale peut permettre d’identifier des erreurs dans le profil de vitesses des ondes de cisaillement. Quelques exemples pris dans l’est du Canada illustrant ces différentes applications sont présentés et discutés de manière critique dans l'article, en mettant l'accent sur les limites de la technique.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
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".