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Enregistrement W3165233661 · doi:10.1177/14780771211016600

Optically illusive architecture (OIA): Introduction and evaluation using virtual reality

2021· article· en· W3165233661 sur OpenAlexaff
Seyed Vahab Hosseini, Usman Alim, Lora Oehlberg, Joshua Taron

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Architectural Computing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitecture and Art History Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsComputer scienceArchitectureEmbodied cognitionRepresentation (politics)PerceptionIllusionHuman–computer interactionVirtual realitySet (abstract data type)Artificial intelligenceEpistemologyVisual artsPsychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Architects and designers communicate their ideas within a range of representational methods. No single instance of these methods, either in the form of orthographic projections or perspectival representation, can address all questions regarding the design, but as a whole, they demonstrate a comprehensive range of information about the building or object they intend to represent. This explicates an inevitable degree of deficiency in representation, regardless of its type. In addition, perspective-based optical illusions manipulate our spatial perception by deliberately misrepresenting the reality. In this regard, they are not new concepts to architectural representation. As a consequence, Optically Illusive Architecture (OIA) is proposed, not as a solution to fill the gap between the representing and represented spaces, but as a design paradigm whose concept derives from and accounts for this gap. By OIA we aim to cast light to an undeniable role of viewpoints in designing architectural spaces. The idea is to establish a methodology in a way that the deficiency of current representational techniques—manifested as specific thread of optical illusions—flourishes into thoughtful results embodied as actual architectural spaces. Within our design paradigm, we define a framework to be able to effectively analyze its precedents, generate new space, and evaluate their efficiencies. Moreover, the framework raises a hierarchical set of questions to differentiate OIA from a visual gimmick. Furthermore, we study two OIA-driven environments, by conducting empirical studies using Virtual Reality (VR). These studies bear essential information, in terms of design performance, and the public’s ability to engage and interact with an OIA space, prior to the actual fabrication of the structures.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,300
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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