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Enregistrement W2957596569 · doi:10.5194/ica-proc-2-42-2019

Mobility routing optimization for physical accessibility and thermoregulation

2019· article· en· W2957596569 sur OpenAlex
Jeffrey R. Heuwinkel, Matthew Rice, Manzhu Yu, Kevin M. Curtin, Daniel Jacobson

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ICA · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRouting (electronic design automation)Computer scienceMultipath routingPolicy-based routingStatic routingOverhead (engineering)Plan (archaeology)Computer networkGeographyRouting protocol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. As routing applications become common on mobile devices, significant problems that remain are the sparse underlying data support for pedestrian-based routing and the inability to customize an existing route for specific individual accessibility needs. Cartographic researchers have repeatedly demonstrated methods for sophisticated modelling of infrastructure and have built routing portals and accessibility systems, yet these systems and their benefits have not been used widely, due to problems with underlying data support. This research reviews a few exemplar systems and presents a new routing study that uses the presence of overhead tree canopy to add a preference layer to individual routing. This allows individuals to plan and choose navigation pathways for purposes of body heat thermoregulation, a problem that exists for many individuals with mobility impairments, particularly those with spinal cord injuries. The study presented here demonstrates that successful routing underneath the tree canopy can be done in a way that only marginally increases the length of such routes. This study also demonstrates the need for detailed geographic data support for preference-based routing.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,129

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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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