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Enregistrement W2953803669 · doi:10.22260/isarc2019/0020

Cartesian Points Visualization in Game Simulation for Analyzing Geometric Representations of AEC Objects in IFC

2019· article· en· W2953803669 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... ISARC · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationComputer scienceBuilding information modelingSchema (genetic algorithms)Data visualizationRepresentation (politics)Human–computer interactionSoftware engineeringInformation retrievalArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cartesian Points Visualization in Game Simulation for Analyzing Geometric Representations of AEC Objects in IFC Jiansong Zhang, Yunfeng Chen, Rui Liu and Luciana Debs Pages 144-151 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: Industry foundation classes (IFC) is widely accepted as a promising standard for building information modeling (BIM). IFC data can be processed with many open toolkits such as IfcOpenShell and java standard data access interface (JSDAI), which greatly supports BIM research and technology development. However, IFC data is not intuitive and requires training to understand it fully. As the core of almost any IFC data, understanding geometric representation is critical in most BIM research and technology development. The official IFC schema specifications provide detailed explanations of entities and attributes in IFC, which are helpful for gaining such understanding. However, understanding the explanations in the specifications requires certain knowledge and background. To facilitate an easier understanding of IFC data and to promote a wider adoption of IFC-based BIM, in this paper, an interactive visualization of the formation of fundamental 3D representations of a selected architecture, engineering, and construction (AEC) object was created in game simulation in a first-person view. The interactive simulation can help people gain understanding of 3D geometric formation and representation in IFC in an intuitive and speedy manner, which is expected to achieve retention of such knowledge comparable to or better than the conventional way of reading the specifications. The visualization was tested by 14 volunteers in comparison to reading the IFC schema specifications. A survey based on the experiment showed that the game simulation-based visualization was significantly easier to understand and took significantly less time to understand comparing to reading the specifications. Keywords: BIM; IFC; Geometric Information; AEC Objects; Game Simulation; Visualization; Cartesian Points DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0020 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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