Empirical Research on Pedestrians’ Behavior and Crowd Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
e increasing urban population around the world means that transportation hubs and large-scale buildings host a rising number of users and occupants; and mass gatherings are more frequent than ever before.erefore, the monitoring, design and management of crowded spaces in which people move on foot is paramount for urban planners, event organisers and safety authorities.A scienti c approach to these problems requires data and this special issue is thus aimed at encouraging and collecting empirical research into pedestrian behaviour and crowd dynamics.Di erent research questions and application areas mean that pedestrian behavior and crowd dynamics are investigated across a broad range of spatial and temporal scales.e papers collected in this special issue demonstrate that methodological and technological developments now make it possible to cover spatial scales ranging from con ned bottleneck scenarios to city quarters and temporal scales from minutes to days.Similarly, this special issue also highlights the diversity of questions that can be and are being investigated empirically, including assessments of pedestrian behaviour on stairs, when boarding trains and in the presence of people with mobility impairments, for example.Empirical data on pedestrian behavior and crowd dynamics is not only useful to directly inform our understanding or to facilitate the development of monitoring methodologies, but it also helps to test the theory developed in this eld.A substantial research e ort has been directed at investigating pedestrian behavior and crowd dynamics theoretically using mathematical
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».