HBIM: A Tool for Enhancing the Diagnosis of Historical Buildings: The Case of St. George’s Memorial Anglican Church, Oshawa
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this research is to address the research gap in the conservation of heritage buildings in Canada by integrating Historical Building Information Modeling (HBIM) as a tool. The proposed study aims to develop an enhanced framework for the preservation of historical buildings through the utilization of HBIM and 3D-scanning technology. As a result, the research aims to generate a comprehensive database comprising various families of models while also incorporating strategies for point-cloud clustering data. The significance of this research lies in its potential to contribute to the conservation and restoration process of historical buildings. Currently, there are a lack of standardized approaches and comprehensive databases for accurately documenting and reproducing historical buildings. By integrating HBIM and 3D-scanning technology, this research will enable the creation of highly accurate three-dimensional virtual models, consisting of millions of points, which will serve as a comprehensive dataset for the restoration of heritage buildings. The findings of this research will benefit multiple stakeholders. Preservation architects, conservationists, and heritage professionals will gain a valuable tool for documenting and analyzing historical buildings with a high level of precision. The comprehensive database and framework proposed in this study will facilitate decision-making processes during the restoration and preservation phases, ensuring that the original architectural elements and materials are faithfully reproduced. Additionally, policymakers and governmental organizations involved in heritage conservation can use the outcomes of this research to establish standardized guidelines and regulations for the preservation of historical buildings in Canada. Ultimately, the broader community will benefit from the enhanced preservation efforts, as it will contribute to the cultural and historical identity of the nation, fostering a sense of pride and connection to the past.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».