INCEPTION OF HARMONISING DATA SILOS AND URBAN SIMULATION TOOLS USING 3D CITY MODELS FOR SUSTAINABLE MANAGEMENT OF THE URBAN FOOD WATER AND ENERGY RESOURCES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper explains the first insights into the ongoing development of a CityGML based Food Water Energy Application Domain Extension (FWE ADE). Cities are undergoing rapid expansion throughout the globe. As a result, they face a common challenge to provide food, water and energy (FWE) supplies under healthy and economically productive conditions. Consequently, new tools and techniques must be developed to support decision-makers, such as governments, public or private infrastructure providers, investors and city developers, to understand, quantify and visualise multiple interdependent impacts for the sustainable supply of the FWE resources. However, a common practice amongst these stakeholders is to work in their data silos, which frequently results in a lack of data integration and communication between domain specific simulation tools belonging to different infrastructure departments. As a result, insights related to critical indicators showing inter-dependency amongst different urban infrastructure are missed and hence, not included in the cities’ redevelopment action plan. This paper documents the first ongoing attempt by an international group of domain experts from food, water, energy, urban design and geoinformatics to harmonise the data silos of food, water and energy domain for the case study regions of the County of Ludwigsburg in Germany, the city of Vienna in Austria and the neighbourhood of Gowanus in New York, the United States of America.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».