Bibliographic record
Abstract
L'analyse des risques sismiques et l'évaluation de la vulnérabilité systémique donnent des informations utiles aux responsables de la Séucitré Civile pour la préparation des plans d'urgence, la mitigation des risques et le rétablissement des services à la suite d'un tremblement de terre. L'objectif de cette étude est de de développer une méthodologie pour intégrer l'analyse des risques sismiques à une modélisation de l'évacuation de la population et des services d'urgence pour mieux comprendre les éléments affectabt la vulnérabilité systémique dans une zone urbaine. Les étapes de l'étude incluent: (a) la modélisation de l'évacuation des personnes suite à un séisme dans une zone de risques sismiques modérés, (b) l'élaboration d'un cadre pour la planification de l'évacuation suite à un tremblement de terre, (c) la modélisation des choix de destination, et (d) L'analyse de la vulnérabilité sismique des infrastructures de transport et des services d'intervention d'urgence après un tremblement de terre.Un modèle pour estimer la demande en hébergement d'urgence est développé pour une région d'activité sismique modérée. Cette demande est estimée avec un modèle de choix binaire calibré sur les résultats d'un questionnaire pour la ville de Montréal. Les résultats du modèle de choix binaire sont comparés à ceux obtenus à partir de la méthodologie HAZUS et démontre que ce dernier sousestime la demande en hébergement d'urgence. Le modèle de demande en hébergement est par la suite est intégré avec un modèle de transport pour estimer l'allocation de la demande avec la capacité d'accueil des centres d'hébergement existants. Le modèle de transport (microscopique) est utilisé pour évaluer la performance du réseau routier après un tremblement de terre et l'impact sur les temps d'évacaution et les temps d'intervention des services d'urgence. La présente étude propose un modèle de choix binaires pour le comportement des personnes évacuées après un tremblement de terre en utilisant les ménages comme unité de base. Les ménages sont caractérisés en fontin de leur revenus et de leur ethnicité. La méthode des préférences déclarées est appliquée sur plusieurs scénarios hypothétiques de tremblements de terre et de caractéristiques des centres d'hébergeemnt pour développer une base de donnée sur les choix de destination des sinitrés. L'analyse des données recueillies sur les choix de destination révèle que l'âge, l'origine ethnique, le revenu, les types d'hébergements, la présence d' enfants, les conditions routières, les dommages aux résidences, la distance à parcourir jusqu'au centre d'hébergement et la disponibilité des utilités publiques sont des facteurs importants. Une procédure pour évaluer l'impact des débris et des dommages aux infrastructure sur le réseau routier est proposée dans cette étude. Un modèle probabiliste est développé et validé pour estimer la quamtité et l'étendue des débris générés au cours d'un tremblement de terre et pour évaluer leur impact sur la capacité routière. Cette méthodologie est appliquée et démontrée pour l'arrondissement de LaSalle à Montréal. Cette étude évalue la capacité d'intervention des services d'urgence (service ambulancier et service incendie) pour la zone d'étude après un tremblement de terre important pour évaluer la vulnérabilité systémique. La vulnérabilité systémique est considérable pour les zones situées loin des installations d'urgence en raison des longs délais anticipés dans les temps d'intervention suite à un séisme. Les conclusions de cette étude permettent de mieux identifier les éléments critiques des infrastructures afin d'améliorer les services d'urgence et l'infrastructure routière ainsi quede planifier les itinéraires d'évacuation, les interventions d'urgence et la réhabuilitation sismique des éléments critiques.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".