Run-Time and Statistical Pedestrian Level Wind Map for Downtown Toronto
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.
Notice bibliographique
Résumé
Rapid population growth and urbanization have led to the development of high-density and high-rise structures around the world. Tall structures in proximity can negatively affect pedestrian comfort by directing strong winds to the ground near the structure. Pedestrian level wind (PLW) may affect local businesses/services, pedestrian comfort and in extreme cases jeopardizes pedestrian safety. The downtown portion of the City of Toronto (∼10 km 2 ) was chosen as the study region due to the recent development of many high-rise structures. The region was split into 10 zones and Computational Fluid Dynamics (CFD) was utilized to study the wind effects of the local building geometry and arrangements. Wind velocities were extracted from Computational Fluid Dynamics and coupled with historical meteorological data from Billy Bishop Airport. The coupled velocities from CFD were found to be within 20 and 5% RMSE, respectively, of the recorded data at the wind station for 85% of the sampled data. Wind velocities were then extracted at various elevations and coupled with meteorological weather data to generate real-time, historical, and statistical visualization of local wind fields. This study enables the prediction of real-time, historical, and statistical wind speeds, bearings at various elevations. Visualization of the flow field provides important insights for pedestrians, architects, engineers, and city planners regarding local wind speeds and identify problematic areas.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 découle