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Enregistrement W1995572890 · doi:10.1260/147807708787523321

Reinterpreting Rasmi Domes with Geometric Constraints: A Case of Goal-Seeking in Parametric Systems

2008· article· en· W1995572890 sur OpenAlexafffund
Maryam Maleki, Robert Woodbury

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Architectural Computing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueConstraint Satisfaction and Optimization
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésParametric statisticsConstraint (computer-aided design)Dome (geology)GeometryComputer scienceGenerator (circuit theory)Class (philosophy)Parametric designClass diagramParametric modelProjection (relational algebra)MathematicsAlgorithmArtificial intelligenceGeologyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geometry has long been a generator of architecture. In traditional Persian architecture, Rasmi domes project a drawing onto a predefined 3D geometry. In fact, the word ‘rasmi’ and the verb for drawing in Persian have the same linguistic root. Projection is readily done in manual drawings or conventional CAD programs. From a constraint perspective, the dome is constrained by the drawing and the 3D geometry. If the latter constraint is replaced by invariance of distance on the original drawing, a class of domes results, but members of this class cannot be computed conventionally. Class members are developable from a planar layout of triangles, which is, in turn, generated by a simple drawing rule. This yields a parametric structure of four parameters. Three determine the initial planar diagram. One determines configuration. Further, domes in the class are mechanisms: they are not fully specified by the constraints and parameters. We develop the geometric constraints representing the location of the defining points of a dome and present a goal-seeking algorithm to solve the constraints within a propagation-based parametric modeling system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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