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Enregistrement W3124943216 · doi:10.5821/jida.2020.9333

Buildings 360º: un nuevo enfoque para la enseñanza en construcción

2020· article· es· W3124943216 sur OpenAlexaff
Luis Javier Sánchez-Aparicio, Maria del Carmen Sánchez-Guevara Sánchez, Jorge Gallego Sánchez-Torija, Francesca Olivieri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente trabajo tiene como objeto presentar el proyecto de innovación educativa Buildings 360º. Proyecto que toma el relevo de iniciativas educativas anteriores, pretendiendo desarrollar una novedosa plataforma inmersiva que permitirá consultar las obras de construcción a lo largo del tiempo. Plataforma que abogará por el uso de imágenes 360º en contraposición de enfoques más extendidos basados en costosos modelos 3D, dando lugar a un sistema de bajo coste, muy intuitivo, capaz de gestionar grandes bloques de información y fácil de implementar por usuarios no expertos. Este sistema se usará como complemento docente en la asignatura de Construcción I y Construcción II, permitiendo al alumnado consultar cada una de las fases de una obra, sus materiales y sistemas constructivos. We present here the innovative education project Buildings 360⁰. This project follows previous educative initiatives. The project goal is to develop a novel immersive platform that will enable students to view real construction works along time. This platform will use 360 images in contrast to the widespread and expensive 3D models resulting into a low-cost system which is at the same time very intuitive, allows to manage large amounts of data and is easy to implement by non-expert users. This system will be used as a complementary material in the subjects of Construction I and II and will enable students to look up each of the phases of the construction work, the materials and the construction systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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