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Enregistrement W2967109310 · doi:10.1088/1755-1315/300/3/032038

Study on evaluation of lightscape under forests in urban parks

2019· article· en· W2967109310 sur OpenAlexaff
Xin-Chen Hong, Xiaojia Nie, Zhongwei Dai, Siren Lan

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Forestry and Grassland AdministrationCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésAnalytic hierarchy processDaylightGeographyCapePerceptionUrban parkEvaluation methodsEnvironmental resource managementComputer scienceEnvironmental scienceCartographyEnvironmental planningMathematicsPsychologyEngineeringOperations research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to explore the evaluation system of lights cape under forest in the urban park, an evaluation system of lights cape under forest in the urban park was constructed, which was composed of physical factors, psychological factors and spatial factors and the corresponding 12 indexes affecting the lights cape based on Grey Statistical Theory and Analytic Hierarchy Process. The results show that: 1) Psychological and physical factors are the dominant influencing indexes in the evaluation system, and the weight accounting of these factors is more than 70%. 2) The total weight of illumination uniformity is higher than other evaluation indexes. 3)The important indicators and sub-important indicators that affect the evaluation of lights cape under forest in the urban park are as follows: illumination Uniformity, satisfaction of lights cape, audio-visual coordination, sky View Factor, daylight factor under forests, perception of privacy, perception of security and clear bole height, etc. The evaluation system is expected to provide theoretical basis and effective methods for the future study in urban light environment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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