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Enregistrement W4402423781 · doi:10.24908/iqurcp18019

LiDAR and CAD Reconstruction of Queen's University Ontario Hall

2024· article· en· W4402423781 sur OpenAlexaffvenueabout
Maya Latzel

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueen (butterfly)LidarCADGeologyRemote sensingEngineeringEngineering drawingBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of highly accurate LiDAR (Light Detection and Ranging) technology has opened new avenues for engaging with and understanding cultural heritage sites. How do we convert buildings like Ontario Hall into editable 3D models to engage various stakeholders in a campus setting? This initiative developed from the goal of MobArch (Queen's Mobile Laboratory for the study of Architecture and the Built Environment) to use non-invasive visualization technologies to understand the social, developmental, and environmental impacts upon our built environment and architectural past. Current initiatives involving LiDAR for heritage conservation investigate hidden aspects of sites or address structural disrepair. The Ontario Hall project uniquely documents the state of a heritage building before structural concerns arise. This project creates an accurate digital record of Ontario Hall for future infrastructure initiatives and cultural preservation. In addition, this project tests the limits of LiDAR with 3D reconstruction in CAD (Computer Aided Design) software. This project used the Leica RTC360 3D Laser Scanner to create over 300 scans with a point cloud density of 6mm. The resulting cloud was optimized using Leica Cyclone Register 360 Plus software and was imported to Sketch Up where a 3D model was manually reconstructed based on the cloud data. The result of this project is a SKP file containing the 3D model, and the point cloud. The cloud is a highly accurate resource for future infrastructure projects. The 3D model contains room volumes, windows, staircases, and external architectural elements in a more edit-friendly software environment allowing diverse stakeholders to creatively reimagine Ontario Hall. The model can be integrated into archives, websites, games, and VR. Heritage architecture can contribute to the marketing appeal and visual identity of Queen’s. Moreover, awareness of community heritage improves social wellbeing and addresses the need to connect with our built history.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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