Évaluation de la vulnérabilité sismique des bâtiments à ossature de bois en milieu urbain
Bibliographic record
Abstract
Les tremblements de terre sont des catastrophes naturelles majeures qui causent d'importantes pertes sociales et économiques dans les régions sujettes à l'activité sismique. Les pertes considérables des tremblements de terre passés ont mis en évidence la nécessité d'évaluer la vulnérabilité sismique et les risques des structures existantes. Au Québec, les maisons à ossature de bois existantes ont été construites selon des méthodes conventionnelles avec des exigences prescriptives, sans calculs d’ingénierie sismique pour la capacité latérale à résister aux forces sismiques. Il est essentiel d’évaluer la vulnérabilité sismique de ces maisons afin de quantifier leur performance attendue après un tremblement de terre et de planifier les mesures d’atténuation sismique. L’objectif de cette étude est d’évaluer leur vulnérabilité en développant des caractéristiques analytiques de capacité et de fragilité, et en analysant leur réponse structurelle face aux forces sismiques. De plus, l'étude estime les pertes potentielles que ces maisons pourraient subir dans différents scénarios sismiques, fournissant des données essentielles sur leur performance lors de tremblements de terre de différentes intensités. Dans la première partie de cette étude, une méthodologie simplifiée est utilisée pour développer les courbes de capacité des maisons à un étage et à deux étages, basées sur la caractérisation structurale de six maisons prototypes. Ensuite, les fonctions de fragilité basées sur les déplacements et les accélérations sont développées en fonction des seuils de dérive et d'accélération disponibles dans la littérature pour différents états de dommages pour les composants structuraux et non structuraux. Dans la deuxième partie, les pertes économiques directes potentielles induites par les tremblements de terre de ces maisons ont été étudiées sous plusieurs scénarios, en considérant 60 scénarios de tremblement de terre avec des magnitudes, distances et classes de site variées. Ces scénarios de perte ont été analysés à l'aide du logiciel Hazus, puis un modèle prédictif a été développé pour estimer les pertes en termes de taux de perte de bâtiment, défini comme le rapport de la perte économique divisée par le coût total de remplacement du bâtiment. Des équations ont été élaborées pour corréler les taux de perte directement en fonction des intensités sismiques, y compris l'accélération maximale du sol et les accélérations spectrales à 0,3s et 1,0s, respectivement. L'étude a démontré que les maisons à deux étages sont plus vulnérables et subissent davantage de dommages lors de tremblements de terre modérés par rapport aux maisons à un étage. Les équations de taux de perte prédictifs sont particulièrement utiles pour l'évaluation rapide des pertes économiques directes dans le cadre des études d'évaluation des risques sismiques à l'échelle régionale.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
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".