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Enregistrement W4293248530 · doi:10.1155/2022/2934884

Social Force Model Calibration for Preschool Children Evacuations Based on Multiscenario Experiments

2022· article· en· W4293248530 sur OpenAlexvenueno aff
Qingjie Qi, Ruifeng She, Han Liu, Jingwen Zhang, Yue Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEvacuation and Crowd Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignChina Coal Technology Engineering Group
Mots-clésSocial force modelCalibrationFidelityPedestrianSet (abstract data type)SimulationComputer scienceProcess (computing)TrajectoryTransport engineeringEngineeringStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The social force model has been widely used in simulating and analyzing pedestrian behavior. Like any agent-based models, the fidelity of the social force model largely relies on its numerical parameters that characterizes pedestrians’ behaviors. While parameters describing normal walking behaviors have been observed and calibrated in field experiments, those describing behaviors under abnormal and urgent circumstances have rarely been studied but are of practical significance in evaluating safety functionality of facilities, particularly those serving children or elders. Specifically aiming at providing a set of social force model parameters characterizing children’s behavior during evacuation, this study conducted evacuation experiments with preschool children under multiple emergency scenarios involving impaired-vision and flame scenarios and benchmarked against a normal scenario. A simulation-calibration framework is developed based on the social force model to calibrate evacuation behavior parameters by minimizing trajectory distance. The numerical approximation results indicate evident parameter disparities of preschool children from adults. This study can improve evacuation strategies and the designing/evaluation process of dedicated facilities layouts such as kindergarten corridors, activity rooms, and playgrounds.

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)0,000
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 enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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