Crowdmags: Multi-Agent Geo-Simulation of Crowd and Control Forces Interactions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter we proposed new agent and group models that explicitly take into account the social dimension that is used for the management of collective actions in groups of agents that we call spatial-temporal groups (STG). Our models apply to the simulation of both crowd members and control forces’ officers, as well as to their collective behaviours in groups and their interactions with groups. These new models push further currently existing approaches for crowd simulation, while explicitly introducing a social dimension in relation to the management of groups of agents. These generic models have been adjusted in the context of the CrowdMAGS Project while using the PLAMAGS platform. We used PLAMAGS as a development environment and a language to create multi-agent geo-simulations and we extended its capabilities in order to create the proposed models. Hence, we discussed in details the architecture of our CrowdMAGS system and presented details of the system’s practical use (scenario-based development, user interface, data collection and analysis). We developed an Information Collection Model which is composed of the various structures that are used to collect and organize data obtained during the simulation. This data can be used for analysis purposes. In conclusion, we must mention that this project has been fairly effective in opening new grounds for the development of crowd simulations with agent models in which the social
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle