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Enregistrement W2171433553 · doi:10.1061/(asce)0733-9453(2008)134:2(55)

Unified Direct Method for Land Subdivision: Circular Sides Permitted

2008· article· en· W2171433553 sur OpenAlexaff
Said M. Easa

Notice bibliographique

RevueJournal of Surveying Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Modeling in Geospatial Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubdivisionPolygon (computer graphics)SolverComputer scienceLine (geometry)Cartesian coordinate systemIntersection (aeronautics)Function (biology)AlgorithmMathematical optimizationGeometryMathematicsEngineeringGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land subdivision is an important activity in surveying engineering. Given a polygon-shaped area of land, the objective is normally to divide the land into two areas with specific requirements. Existing methods for land subdivision are applicable only when the sides of the land are all straight lines. This paper presents a unified direct method that can handle tracts of land with one or more circular sides. The ends of the partitioning line are assumed to connect straight and circular sides. Using a Cartesian coordinate system, three formulas representing the foundation of the proposed method were developed: (1) the function of the circular side; (2) the intersection between the partitioning line and the circular side; and (3) the area of the circular segment which is cut by the partitioning line. The resulting nonlinear problem was solved using the Excel-based, Premium Solver software. Any partitioning case can be handled by a simple change to the worksheet. Tracts of land with all-straight sides are special cases that correspond to a very large radius of the circular side. In addition, the proposed method can handle optimization objectives that cannot be addressed by existing methods, such as minimizing the difference between the frontages of the partitioned parts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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