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Enregistrement W4250436458 · doi:10.32920/ryerson.14647443

Synchronous collaborative 3D GIS with agent support

2021· preprint· en· W4250436458 sur OpenAlexaff
Zheng Chang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Modeling in Geospatial Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCollaborative softwareUsabilityThe InternetKnowledge managementSystems engineeringHuman–computer interactionWorld Wide WebEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3D geographical information systems (GIS) software tools that support synchronous collaboration efforts among distributed decision-making participants can be very useful in many application areas, such as urban planning, engineering design, disaster and emergency management, and subsurface resources management. Although research has been extensively carried out in related fields such as groupware system, collaborative virtual environments and collaborative industrial design, a comprehensive study has not been found in the 3D GIS field. The scientific goal of this research is to add synchronous collaboration capability to the Internet-enabled 3D GIS environment. More specifically, the ojbective of this research is to investigate methods and key technologies to design a synchronous collaborative Internet-enabled 3D GIS environment (SC3DGIS). In this thesis, two basic questions for synchronous collaborative 3D GIS are presented: 1) What are the special functions and usability for SC3DGIS compared to traditional and mainstream GIS applications? 2) What are the special problems in design and development of SC3DGIS when considering it as a specific type of synchronous collaborative system? In answering the above two questions, a conceptual framework is developed to investigate main aspects which play core roles in reflecting the features of SC3DGIS. The more detailed system requirements are further analyzed through a case study. The prototype design adopts two layer structures - the shared 3D environment layer and the agent assistant layer. The shared 3D environment adopts a semi-replicated architecture, while in the agent assistant layer, a multi-agent method is used to solve the complex interactions between users and the shared understanding of all parties in the framework. Two walkthroughs are presented to validate the usability of the prototype. The results of this research indicate that 1) adding synchronous and collaborative capabilities to a 3D GIS environment can significantly improve the efficiency and satisfaction of decision-making for the geographically-distributed people; 2) the events transferring method and semi-replicated architecture are more suitable for synchronous collaborative 3D GIS than a display imagery transferring method and centralized architecture because of the highly interactive 3D contents; 3) a 3D data model for collaborative purposes require explicit data state presentations, such as color and style; 4) a social collaboration model and its ontology presentation and shared catching method keep the distributed system consistent and understandable; and 5) a multi-agent method sitting on a shared 3D view can be very helpful in assisting group users to carry out more complex communications, such as discussions and making deals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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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