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Enregistrement W2748426913 · doi:10.5194/isprs-archives-xlii-2-w5-553-2017

APPLYING BIM TO BUILT HERITAGE WITH COMPLEX SHAPES: THE ICE HOUSE OF FILARETE’S OSPEDALE MAGGIORE IN MILAN, ITALY

2017· article· en· W2748426913 sur OpenAlexafffund
Daniela Oreni, Grace Karimi, Luigi Barazzetti

Notice bibliographique

Revue˜The œinternational archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversità degli Studi di Milano
Mots-clésThe RenaissanceBrickPlan (archaeology)PhotogrammetryArchaeologySection (typography)Architectural engineeringEngineeringVisual artsArtGeographyArt historyComputer scienceRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper presents the development of a BIM model for a stratified historic structure characterized by a complex geometry: Filarete’s Ospedale Maggiore ice house, one of the few remaining historic ice houses in Milan (Fig. 1). Filarete, a well-known Renaissance architect and theorist, planned the hospital in the 15th century, but the ice house was built two centuries later with a double-storey irregular octagonal brick structure, half under and half above ground, that enclosed another circular structure called the ice room. The purpose of the double-walled structure was to store ice in the middle and store and preserve perishable food and medicine at the outer side of the ice room. During World War II, major portions of the hospital and the above-ground section of the ice house was bombed and heavily damaged. Later, in 1962, the hospital was restored and rehabilitated into a university, with the plan to conceal the ice house’s remaining structure in the courtyard, which ultimately was excavated and incorporated into a new library for the university. A team of engineers, architects, and students from Politecnico di Milano and Carleton University conducted two heritage recording surveys in 2015 and 2016 to fully document the existing condition of the ice house, resulting in an inclusive laser scanner and photogrammetric point cloud dataset. The point cloud data was consolidated and imported into two leading parametric modelling software, Autodesk Revit© and Graphisoft ArchiCAD©, with the goal to develop two BIMs in parallel in order to study and compare the software BIM workflow, parametric capabilities, attributes to capture the complex geometry with high accuracy, and the duration for parametric modelling. The comparison study of the two software revealed their workflow limitations, leading to integration of the BIM generative process with other pure modelling software such as Rhinoceros©. The integrative BIM process led to the production of a comprehensive BIM model that documented related historic data and the existing physical state of the ice house, to be used as a baseline for preventive maintenance, monitoring, and future conservation projects.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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