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Enregistrement W4210893653 · doi:10.1139/cjce-2021-0425

Crowd behaviour in Canadian football stadia — Part 1: Data collection

2022· article· en· W4210893653 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kathryn Chin, T. R. Young, Bronwyn Chorlton, Danielle Aucoin, John Gales

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEvacuation and Crowd Dynamics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSFPE Foundation
Mots-clésPedestrianStadiumData collectionDemographicsFootballReliability (semiconductor)Transport engineeringPoison controlGeographyComputer scienceStatisticsEngineeringSociologyDemographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large crowd sizes at stadia events require an in-depth consideration of human behaviour, since the reliability of egress models in design depends on the confidence of the input data. However, there is little contemporary public data surrounding crowd behaviour, and its implementation into pedestrian movement models, particularly focused on Canadian demographics in stadia. A novel data collection (Part 1) and subsequent egress validation modelling of a Canadian stadium were completed to examine the variability of simulations with behavioural inputs (Part 2). The demographic distribution, pedestrian speed, exit and route choice, and areas of congestion were quantified using high resolution cameras. Behaviourally, pedestrians exited the stadium where they entered which created high levels of cross flow. It was observed that contemporary walking speed profiles for stadia will differentiate from classical profiles especially with reflection of demographic distribution by as much as 31%. Individual walking speeds, while highly variable, impacted overall egress time. Crowd density also being a factor that further reduced their speed.

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 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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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