The comparative numerical analysis of nature and architecture: A new framework
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining or creating a visual relationship between the form of a building and its surrounding natural landscape is often cited as a crucial factor in producing designs that support psychological comfort or environmental sustainability.While multiple methods for the analysis of nature and architecture have developed over time, only a handful of past studies have ever attempted to quantitatively compare the geometric properties of nature to those of architecture.Fractal analysis provides one of the very few methods available to analyse and compare the geometry of diverse objects.The fractal dimension (D) of an object is a numerical value which reflects the volume and distribution of detail in an item.Of the many subjects analysed using this method, the forms of nature (such as coastlines, rivers and plant elements) have been successfully measured, as have built forms (such as houses, public buildings and cityscapes).However, despite the method's application to each subject area, few examples exist where fractal dimension data derived from nature are compared with equivalent architectural data.A primary reason cited for this situation is the disparity of methodological variables, in particular, representational approaches to the images used for comparison are presently disparate and uncategorised.This paper responds to the existing lack of a comparable basis by analysing and categorising methodological examples from applications of fractal analysis to both natural and architectural cases.Specifically, the type of image delineation and the level of information contained in it are compared and ranked.Through this process, the paper provides a critical overview of the past application of fractal analysis to images, and thereby provides a starting framework for how the built and natural environments might be rigorously compared in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,036 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».