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Enregistrement W2039928111 · doi:10.1080/09528131003713002

A framework to support qualitative reasoning about COAs in a dynamic spatial environment

2010· article· en· W2039928111 sur OpenAlexaff
Hedi Haddad, Bernard Moulin

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueConstraint Satisfaction and Optimization
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceQualitative reasoningAction (physics)Spatial intelligenceSpace (punctuation)Human–computer interactionModel-based reasoningConceptual frameworkArtificial intelligenceData scienceKnowledge representation and reasoningEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a framework to reason qualitatively about courses of action (COAs) which need to be executed in a realistic geographic space that may change. Particularly, the framework aims to support human mental ‘What-If’ analysis by simulating the execution of COAs in a virtual geographic environment, which can change during the simulation, and by allowing the user to explore various scenarios (different COAs) and to analyse their outcomes using causal reasoning techniques. In this article, we first present a framework which is based on a conceptual model of spatio-temporal situations, a multi-agent geosimulation platform and qualitative spatio-temporal causal reasoning techniques. Then, we illustrate the framework using a case study.

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)0,012
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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