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THE EVOLUTION OF MODELLING PRACTICES ON CANADA’S PARLIAMENT HILL: AN ANALYSIS OF THREE SIGNIFICANT HERITAGE BUILDING INFORMATION MODELS (HBIM)

2019· article· en· W2946689488 sur OpenAlexafffundabout
L. Chow, Katie Graham, Tyler Grunt, Martine Gallant, Jesse Rafeiro, Stephen Fai

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 · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésParliamentTimelineDigitizationWorkflowScope (computer science)Data scienceVisualizationBuilding information modelingBlock (permutation group theory)Computer scienceScheme (mathematics)EngineeringArchitectural engineeringOperations researchPolitical scienceDatabaseData miningGeographyOperations managementArchaeologyTelecommunicationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In this paper, we explore the evolution of modelling practices used to develop three significant Heritage Building Information Models (HBIM) on Canada’s Parliament Hill National Historic Site – West Block, Centre Block, and The Library of Parliament. The unique scope, objective, and timeline for each model required an in-depth analysis to select the appropriate classification for Level of Detail (LOD) and Level of Accuracy (LOA). With each project, the refinement of modelling practices and workflows evolved, culminating in one of our most complex and challenging projects – the Library of Parliament BIM. The purpose of this paper is to share ideas and lessons learned for the intricate challenges that emerge when using LOD and LOA classifications including trade-offs between model performance, tolerances, and anticipated BIM use. In addition, we will evaluate how these decisions effected managing the digitization, data processing, data synthesis, and visualisation of the models.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,010
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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