School egress data: comparing the configuration and validation of five egress modelling tools
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
Summary Data were collected between 2011 and 2014 from five evacuations involving the same school buildings located in Spain. Children from 6 to 16 years of age were observed during the evacuation exercises. Background information was collected on key factors deemed to influence evacuation performance: a description of the geometry, the population involved, the procedures employed and the organization of the drills conducted. Using live observations and video footage of these drills, evacuation data were collected, focusing on the pre‐evacuation times, the routes employed, the travel speeds adopted and the arrival times. These data informed a range of a posteriori simulations, conducted by using four computer models (buildingEXODUS, MassMotion, Pathfinder and STEPS) and the Society of Fire Protection Engineering hydraulic model (i.e. Society of Fire Protection Engineering hand calculations). Comparisons were drawn between the models' output and against the observed outcome for one of the trials to determine the accuracy of the model predictions given that they were configured by using the initial conditions for a specific evacuation. The purpose of this work is to (1) provide insight into the configuration of these models for equivalent scenarios, (2) examine any variation in the simulated conditions given equivalent initial conditions, and (3) provide suggestions on how to perform validation studies for multiple evacuation models. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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