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Record W7047135910

Évaluation de la vulnérabilité sismique des casernes de pompiers de Montréal

2023· other· fr· W7047135910 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsUrban environmentLimitingHistorical heritage
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le risque sismique est une notion connue au Québec mais ce ne sont pas les secousses qui provoqueraient le plus de dégâts en cas de séisme majeur à Montréal. C’est le constat que fait une étude récente pour l’Institut de Prévention des Sinistres Catastrophiques. Cette étude met effectivement en lumière le risque élevé d’incendie après un évènement sismique, à cause du fort potentiel de départ de feu et de propagation, notamment dû à une utilisation importante du bois dans les constructions montréalaises. Les pompiers doivent donc impérativement être protégés pendant les secousses et opérationnels après les secousses étant donné la sollicitation importante à laquelle ils devront répondre. C’est dans cet objectif que les casernes de Montréal font l’objet d’une évaluation sismique dans le présent projet. L’inventaire des casernes est d’abord établi, et comprend les informations d’identification, les données structurales, non structurales ainsi que les conditions de sol à l’échelle locale. L'étude révèle que 71,2% des casernes ont été construites avant 1975, soit l’introduction de l’analyse dynamique pour déterminer les forces sismiques de conception dans le Code National du Bâtiment du Canada, dont 39% avant 1953. Les types structuraux les plus représentés sont les ossatures en béton résistant aux moment (32%), les ossatures contreventées en acier (17%), les ossatures en acier résistant aux moments (15%) et les murs porteurs de maçonnerie non armée (14%). De plus, la plupart des casernes contiennent des murs en maçonnerie non armée, que ce soit en tant que partie du système structurel porteur ou en tant que façade ou mur de séparation non structurel. Les éléments architecturaux spécifiques aux casernes sont identifiés, comme les tours à boyaux et les portes de garage. Une typologie est ensuite identifiée à partir des caractéristiques structurelles et géométriques. Ce processus définit six types de casernes sur l’île de Montréal. À partir des informations de l’inventaire et des visites de 25 casernes, les bâtiments sont évalués avec une méthode d’évaluation rapide indicielle. Chaque caserne se voit attribuer un indice structural et un indice non structural, et un classement par priorité est établi en vue d’une évaluation détaillée, sauf exemption. À l’issue de l’évaluation indicielle, 82% des casernes nécessitent une évaluation plus poussée avec une priorité première. Les structures avec les indices les plus défavorables sont les murs porteurs en maçonnerie non armée. Enfin, les casernes sont évaluées par simulation de scénarios de séismes. Un outil numérique d’évaluation est développé pour les casernes. Un modèle d’aléa sismique, d’inventaire, de fragilité et d’impact sont définis. Des données de fragilité prédéfinies sont utilisées pour le modèle de fragilité. Un séisme dont l’épicentre est situé au centre de l’île et trois magnitudes sont choisies. Pour chaque scénario, les probabilités de dommages sur chaque caserne sont calculées. Pour un séisme de magnitude 6 et un niveau médian de mouvement du sol, 74% des casernes sont dans un état de dommage « Modéré » et le reste dans un état de dommage « Léger ». Un facteur d’endommagement moyen permet de déterminer l’état de dommage de chaque caserne et un classement par priorité d’inspection est établi. L’évaluation détaillée des casernes les plus critiques et des analyses sur les 6 modèles définis pourront être réalisés.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.530
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.003
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.005
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0050.003
Research integrity0.0060.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations1
Published2023
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