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Enregistrement W4385651307 · doi:10.1007/s44268-023-00003-5

The next frontier: data-driven urban underground space planning orienting multiple development concepts

2023· article· en· W4385651307 sur OpenAlexaboutno aff
Fang‐Le Peng, Yun-Hao Dong, Wei-Xi Wang, Chen-Xiao Ma

Notice bibliographique

RevueSmart Construction and Sustainable Cities · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceStrategic planningIntegrated business planningFrontierBusinessPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, the comprehensive and extensive development of urban underground space (UUS) has gained substantial popularity with the efficient guidance of UUS planning. This study discussed the research trends and paradigm shift in UUS planning over the past few decades. Bibliometric and comparative studies were conducted to identify the contributions of the research in this field. The analysis identified the overall temporal development trend of UUS planning and the research hot spots, namely, the primary use of UUS and UUS planning technology. Additionally, the study identified academic collaborative relationships through country and institution co-occurrence network analysis. The diversified development philosophy, planning systems, key planning scenarios, and data-driven technology pertaining to UUS planning have been extracted through keyword co-occurrence network analysis. Moreover, the planning systems, planning management, and planning practices for UUS in various countries, including Singapore, Japan, Finland, Canada, and China, were also systematically reviewed. By doing so, the worldwide UUS planning evolution has been identified. The paradigm shift for UUS planning has been clarified, involving technical method, result form, control mode, and control elements. Furthermore, the conceptual data-driven framework for UUS planning, which orients multiple development concepts, has been proposed to meet the requirement of next frontier development.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0100,019
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations62
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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