Quantifying the Intangible, A Tool for Retrospective Protocol Studies of Sketching During the Early Conceptual Design of Architecture
Notice bibliographique
Résumé
Sketching is a craft supporting the development of ideas and design intentions, as well as an effective tool for communication during the early architectural design stages by making them tangible. Even though sketch-based interaction is a promising approach for Computer-Aided Architectural Design (CAAD) systems, it remains a challenge for computers to recognise information in a sketch. Design protocol studies conducted to deconstruct the sketch and sketching process collect solely qualitative data so far. However, the 'metis' projects aim to create an intelligent design assistant, using an artificial neural network (ANN), in the manner of Negroponte‚s Architecture Machine. By assimilating to the user's idiosyncrasies, the system suggests further design steps to the architect to improve the design decision making process for economic growth, qualitative self-education through the dialogue and reducing stress. For training such ANN quantitative data is needed. In order to produce quantifiable results from such a study, we propose our open-source web-tool ‚Sketch Protocol Analyser‚. By correlating different parameters (i.e. video, transcript and sketch built) through the same labels and their timestamps, we create quantitative data for further use.
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 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 | 0,032 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 ».