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Enregistrement W3177164210 · doi:10.1145/3461778.3462030

Designing a Multi-Agent Occupant Simulation System to Support Facility Planning and Analysis for COVID-19

2021· article· en· W3177164210 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensAutodesk (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSAFERComputer scienceTransmission (telecommunications)Risk analysis (engineering)Forcing (mathematics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Perspective (graphical)OccupancyProcess managementSystems engineeringHuman–computer interactionArchitectural engineeringComputer securityEngineeringBusinessArtificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic changed our lives, forcing us to reconsider our built environment, architectural designs, and even behaviours. Multiple stakeholders, including designers, building facility managers, and policy makers, are making decisions to reduce SARS-CoV-2 virus transmission and make our environment safer; however, systems to effectively and interactively evaluate virus transmission in physical spaces are lacking. To help fill this gap, we propose OccSim, a system that automatically generates occupancy behaviours in a 3D model of a building and helps users analyze the potential effect of virus transmission from a large-scale and longitudinal perspective. Our participatory evaluation with four groups of stakeholders revealed that OccSim could enhance their decision making processes by identifying specific risks of virus transmission in advance, and illuminating how each risk relates to complex human-building interactions. We reflect on our design and discuss OccSim’s potential implications in the domains of ‘design evaluation,’ ‘generative design,’ and ‘digital twins.’

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,224 · 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

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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