Niveau 2: Outil de sélection semi-quantitatif (OSSQ) en fonction des risques sismiques pour les bâtiments existants. Partie 1: guide d'utilisation
Bibliographic record
Abstract
L'OSSQ de niveau 2 adopte une méthodologie basée sur la sélection visuelle extérieure et intérieure des bâtiments à l'aide des formulaires de sélection de l'OSSQ de niveau 2 remplis par des examinatrices et examinateurs formés ayant des connaissances de base en conception parasismique et en évaluation des bâtiments. Sur les formulaires de sélection de l'OSSQ de niveau 2, des cases permettent de documenter les données recueillies. En fonction des informations recueillies sur le bâtiment dans le bureau et lors des visites sur site, les scores des composants structuraux et non structuraux sont calculés pour estimer le risque sismique attendu des bâtiments. Les scores des composants structuraux et non structuraux sont comparés aux seuils correspondants afin de déterminer si le risque sismique posé par les composants structuraux et non structuraux est acceptable. Par conséquent, on s'attend à ce que le ou la propriétaire du bâtiment estime le niveau de risque associé aux scores des composants structuraux et non structuraux. Les bâtiments identifiés comme potentiellement dangereux sont signalés pour une évaluation parasismique. L'OSSQ de niveau 2 détermine également les conditions particulières qui déclenchent une évaluation parasismique. Ces conditions sont (1) type de bâtiment modèle inconnu, (2) désignation patrimoniale fédérale, (3) changement d'usage qui accroît les charges structurales, (4) conséquences actuelles d'une défaillance supérieures aux conséquences initiales d'une défaillance, (5) catégorie d'emplacement F, (6) présence de dangers géologiques, et (7) détérioration ou dommage important du bâtiment. L'OSSQ de niveau 2 peut également être utilisé pour établir la priorité des bâtiments nécessitant une évaluation parasismique. Les bâtiments qui sont répartis sur une grande région ou dans l'ensemble du pays peuvent être classés en fonction des indices de priorité des composants structuraux et non structuraux qui sont fonction des scores structuraux et non structuraux et des conséquences d'une défaillance des bâtiments. En outre, le classement peut servir à dresser des inventaires de bâtiments en vue d'évaluer les dommages et les pertes aux échelles régionale et nationale.
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 | 0.013 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.005 |
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".