Urban Systems: How Can a Parametric Building Information Model Serve to Democratize, Optimize and Challenge the Master Planning Process at Carleton University?
Notice bibliographique
Résumé
Carleton University Campus is an example of an isolated institution with a masterplan to direct the growth of undeveloped space -the currently used 2010 masterplan is a projected snapshot of fifty years for that space.This thesis project explores the visualization of real-time datasets and how it might redefine the process of designing built assets for Carleton University campus.A parametric masterplan of the campus would present a flexible alternative to the current static ideal re-planned every five years.Proposed is a parametric visualization of datasets from which challenging decisions may be guided by accurate digital representations of real-world information.Presented are techniques in parametric scripting to create a Building Information Model (BIM) of the Carleton University campus embedded with information on infrastructure, people and energy consumption.A parametric BIM of Carleton University campus can exist as a detailed resource of information and statistics that parallel the operation and development of its physical counterpart.The project explores the potential for parametric virtual representations of datasets to narrow the distance between the digital and the material world.It questions the implications of built assets on campus, results of which can be used as input parameters to create a feedback loop that further improves the datasets.Furthermore, the parametric masterplan can be used to compare simulated results with proposed real-world scenarios to help predict positive or negative impacts on Carleton campus.The goal of this parametric visualization is to democratize a variety of real-time datasets to the community at large so that they may establish quality proposals for the campus.iii
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».