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Enregistrement W4295641541 · doi:10.23880/eoij-16000276

Integrating Four Human Senses into Highway Landscape Process: A System Approach

2021· article· en· W4295641541 sur OpenAlex
Said M. Easa

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueErgonomics International Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandscapingLandscape designPedestrianProcess (computing)Transport engineeringConsistency (knowledge bases)Landscape planningLandscape architectureComputer scienceArchitectural engineeringEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyEngineeringCivil engineeringEcologyEnvironmental scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current highway landscape design guidelines focus only on the visual aspect of the landscape. This paper presents a comprehensive framework for highway landscape planning/design that considers all four senses (vision, sound, touch, and smell). The framework includes advanced technologies, such as electroencephalograms, electromyograms, galvanic skin response, and light detection and ranging that are used to evaluate the and physiological aspects of all users (drivers, pedestrians, and cyclists). In addition, two new elements are included in the framework: landscape consistency and the pavement as a landscape. The traditional landscape applications (structural features and transportation elements) and the emerging applications (tunnels, freeways, pedestrian paths, and cyclist paths) are described. Important landscape considerations, including sustainability, traffic safety, persons with disabilities, and education and research are discussed. The proposed framework, which reflects emerging developments in China, Europe, and other countries, should be of interest to highway practitioners involved in highway landscaping design.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,999

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,298 · 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