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Enregistrement W2963475254 · doi:10.5194/ica-abs-1-360-2019

Estimation of building shape by block size

2019· article· en· W2963475254 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

RevueAbstracts of the ICA · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootprintBlock (permutation group theory)EstimationCity blockScale (ratio)Computer scienceBuilding modelGeographyCivil engineeringCartographyArchitectural engineeringMathematicsSimulationEngineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Block restructuring has been strongly emphasized in Japan for renovating cities. However, little is known about the relation between block size and building shape. Moreover, the shape of buildings designed on a block after restructuring is unclear. Some estimation methods for urban physical status, such as building footprint location, floor area, and land use, have been developed in previous research. Taima et al. (2016) developed a model to estimate the building footprint area by using GIS. The future image of the building footprint on various blocks is visualized. Similarly, Asami and Ohtaki (2000) developed a model to estimate detached house location. Orford (2010) developed a methodology for estimating the floor area of individual properties from digital infrastructure data. Shiravi et al. (2015) assessed the utility of some models for estimating floor area using three data sources: a geographic vector building footprint layer, a LiDAR data set, and field survey data for the south side of the city of Fredericton, Canada. They discussed the reliability and accuracy of each model. In other research, Brunner et al. (2009) extended a methodology for building height estimation and tried to improve its accuracy. Schmidt et al. (2010) presented an approach to the estimation of building density on the block scale. Land use (Debnath and Amin, 2016; Jiang and Liu, 2012) and floor area (Orford, 2010) are popular topics and estimated in previous studies of the urban field, but estimation of building shape has seldom been a focus in the literature. Three-dimensional estimations of buildings cannot be found. If software to estimate building shape by block shape and other conditions was developed, it would be useful to determine urban planning, such as population estimation and landuse estimation. In this study, an estimation model is developed and applied to certain areas. In this study, the relation between block size and building shape is analyzed quantitatively, and a three-dimensional building shape is estimated by a model using an urban planning GIS data set of Tokyo (Figure 1 and 2). Results show the quantitative relation between block size and building shape, and the building shape image on the blocks. Higher buildings and buildings with a basement tend to be built in larger blocks, leading to efficient use of the maximum volume permitted in the block. In addition, the region composed by larger blocks can be spacious, because the range of building setback will be long in larger blocks. Designation of a high floor area ratio may induce integration and enlargement of blocks. Blocks are less likely to be partitioned in zones when a high floor area ratio is designated.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,835

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,195 · 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