Niveau 1 : Outil de sélection préliminaire (OSP) en fonction des risques sismiques pour les bâtiments existants à ossature légère en bois en vertu de la partie 9 du CNB. Partie 1 : guide d’utilisation
Bibliographic record
Abstract
L’Outil de sélection préliminaire en fonction des risques sismiques (OSP) de niveau 1 pour les bâtiments existants à ossature légère en bois en vertu de la partie 9 du CNB (OLB-P9) vise à identifier rapidement les bâtiments OLB-P9 existants présentant des risques sismiques acceptables qui peuvent par conséquent être exemptés d’évaluation des risques sismiques. La méthodologie de l’OSP de niveau 1 (OLB-P9) est fondée sur l’OSP de niveau 1 (Fathi-Fazl et coll., 2020a; Fathi-Fazl et coll., 2020b) qui avait été initialement élaboré pour les bâtiments de la partie 4 existants. L’OSP de niveau 1 (OLB-P9) est conçu pour être complété par des examinateurs formés ou des examinatrices formées qui doivent utiliser les formulaires de sélection de l’OSP de niveau 1 (OLB P9). Une visite des lieux n’est pas requise, car les renseignements sur le bâtiment nécessaires au formulaire peuvent être obtenus au bureau. Les principaux changements apportés par rapport à l’OSP de niveau 1 pour les bâtiments de la partie 4 existants sont résumés ci-dessous : 1. Les éditions de référence du CNB pour les bâtiments OLB-P9 existants ont été déterminées par le suivi de l’évolution des dispositions relatives à la conception dans la partie 9 du CNB. 2. Les conséquences d’une défaillance ont été déterminées pour les bâtiments OLB-P9 existants. 3. Les critères d’acceptation du risque sismique ont été mis à jour pour qu’ils tiennent compte des caractéristiques et du comportement sismique des bâtiments OLB-P9 existants. 4. Le formulaire de sélection de l’OSP de niveau 1 a été modifié de façon à inclure les modifications.
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 | 0.026 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.010 |
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".