MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2019895519 · doi:10.1108/eum0000000006249

Similarity assessment in a case‐based reasoning framework for building envelope design

2001· article· en· W2019895519 sur OpenAlexaff
Serban Iliescu, Paul Fazio, Krishnan Gowri

Notice bibliographique

RevueLogistics Information Management · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI-based Problem Solving and Planning
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvelope (radar)Building envelopeSimilarity (geometry)Process (computing)Case-based reasoningBuilding designComputer scienceDomain (mathematical analysis)EngineeringSystems engineeringSoftware engineeringArtificial intelligenceArchitectural engineeringMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important part of the knowledge required for designing the envelope of a new building is based on experience. Confronted with a building envelope design problem, a human expert adds to well‐established domain knowledge his/her own experience or the experience of others, to support his/her reasoning process, and to guide him/her in stereotypical situations. Based on that observation, we can conclude that the building envelope design fits well the description associated with the so‐called “weak theory domains”, and is a prime candidate for adopting a case‐based reasoning (CBR) approach. Proposes strategies to encode, organize, and compare prototypical building envelope cases within a CBR framework for selecting the construction alternatives during the preliminary stage of the building envelope design. The methodology presented aims to find the most suitable design alternative for a new building envelope from a library of prototypical building cases.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLogistics Information ManagementMême sujetAI-based Problem Solving and PlanningTravaux en français237 207