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Enregistrement W2893823269 · doi:10.16995/dscn.283

4D Modelling of Built Heritage: A System Offering an Alternative to Using BIM

2018· article· en· W2893823269 sur OpenAlexaffvenueabout
Nathalie Charbonneau, Nicolas Spiric, Vanessa Blais, Léon Robichaud, Joanne C. Burgess

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeCegep Edouard MontpetitUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPython (programming language)Cultural heritageComputer scienceClass (philosophy)HumanitiesArt historyArtHistoryProgramming languageArchaeologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="p1">The goal of our research is to improve the process of disseminating knowledge about built heritage. To this end, we propose to implement upgradeable digital models that include the time dimension. These models are designed to illustrate the evolution of heritage buildings and sites over time and record the historian’s interpretation of documentary sources. The research objective is to develop a 4D modelling protocol to optimize data organization so information is easier to access and modify. This paper explains why BIM platforms do not seem appropriate tools for the work we are doing. We describe our method based on the synergy between a SQLite database and a 3D software (Autodesk Maya) linked by an algorithm written in Python. We conducted a case study involving a heritage place in Montreal, Canada. This site provided an opportunity to test the protocol developed because it is composed of several buildings that have evolved asynchronously. <p class="p1"> <p class="p1">L’objectif de notre recherche est de bonifier le processus de diffusion de la connaissance dans le domaine du patrimoine bâti. À cette fin, nous proposons la mise en oeuvre de modèles numériques évolutifs incluant la quatrième dimension, soit le temps. Ces modèles sont élaborés dans l’optique de rendre compte du processus évolutif de bâtiments et sites patrimoniaux, et de formaliser la façon dont l’historien interprète les sources documentaires. Nous avons développé un protocole de modélisation permettant d’optimiser l’organisation des données, afin d’en faciliter l’accès et la modification. Cet article explique pourquoi, dans le cadre de nos travaux, les plateformes BIM ne nous apparaissent pas comme étant des outils adéquats. Nous décrivons la méthode proposée, basée sur la synergie entre une base de données SQLite et un logiciel 3D (Autodesk Maya), liés entre eux par un algorithme écrit en Python. Nous avons réalisé une étude de cas portant sur un lieu patrimonial situé à Montréal, Canada. Ce site nous est apparu comme étant adéquat<span class="Apple-converted-space"> </span>pour tester le protocole développé parce qu’il est composé de plusieurs bâtiments ayant évolués de façon asynchrone.<span class="Apple-converted-space"> </span>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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