Méthodologie pour la sélection et l'étalonnage d'accélérogrammes pour l'analyse sismique non linéaire de bâtiments localisés dans l'est de l'Amérique du Nord
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTSJe tiens à remercier tous ceux qui m'ont appuyé lors de mes études comme étudiant gradué ainsi que lors de la rédaction de ce mémoire par article.Plus particulièrement, Professeur Pierre Léger pour son support constant tout au long de ma maîtrise, me permettant d'accomplir toutes les tâches que j'avais devant moi en éclairant mon parcours lorsqu'il me semblait flou.Également, Professeur Robert Tremblay et Iman Ghorbanirenani pour m'avoir fourni deux structures modélisées sur lesquelles j'ai pu lancer mes analyses dynamiques.Je voudrais aussi remercier tous les étudiants ayant suivis le chemin des études supérieures en génie civil en même temps que moi pour m'avoir montré le droit chemin, et finalement mes parents, Denis et Diane Michaud, pour leurs encouragements et efforts à m'aider du début à la fin de mes projets multiples.v moyenne.Les groupes de 3 secousses ont, dans certains cas, retournés des réponses sismiques pas assez conservatrices et dans d'autres cas, trop conservateurs.L'utilisation d'un seul accélérogramme n'est pas recommandé, car même avec les méthodes de concordance spectrale (TD et FD), l'écart type est trop élevé pour assumer des résultats représentatifs.vi
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 | 0.007 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
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".