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Enregistrement W4393158591 · doi:10.1038/s41598-024-57475-3

Effects of the interplay between topology and function of an integrated urban development on patterns of user movement

2024· article· en· W4393158591 sur OpenAlexaff
Ajaykumar Manivannan, Wei Chien Benny Chin, Srilalitha Gopalakrishnan, Daniel K. H. Wong, Thomas Schroepfer, Roland Bouffanais

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Mobility and Location-Based Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNemzeti Fejlesztési Minisztérium
Mots-clésComputer scienceLeverage (statistics)Movement (music)TRIPS architectureData miningData scienceFunction (biology)Topology (electrical circuits)Machine learningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the advent of distributed multi-sensory networks of devices, vast troves of real-time data can be gathered about our interactions with the built environment. These rich data sets can be mined to achieve improved and informed data-driven designs of buildings, neighborhoods, and potentially entire cities. Among those, integrated developments have the peculiarity of combining multiple functions within a compact space and, as such, behave as microcosms of a city that can help address the problem of urban sprawl and density. However, a general lack of data and framework about integrated developments hinders our ability to test design hypotheses about the complex interplay between heterogeneity in both space and function. Here, we apply a data-driven approach to analyze the joint influence of topology and function on user movement within a state-of-the-art integrated development in Singapore. Specifically, we leverage the network representation of the building and use movement data collected from 51 individuals over a month. We show evidence of correlation (40%) between the spatial network features and human movement at the building level. We are also able to quantify the relationship between the functional and spatial components of the integrated development through user movement. Previous studies have shown a 60% or higher correlation between the topology and human movement at the city or country scales. Our moderate correlation, therefore, implies that more factors influencing user movement are at play. The heterogeneity in the spatial function introduced trips with diverse origins and destinations. A further data-driven analysis integrating origins and destinations reveals both qualitative and quantitative means of studying the relationship between the built environment and the processes that take place in them.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
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Résumé présentoui

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