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Enregistrement W4402951572 · doi:10.18280/ijsdp.190912

A Cultural Route Recommendation Based on Optimization Techniques in Urban Spaces

2024· article· en· W4402951572 sur OpenAlex
Serap Çağla Öztürk, Esin Özlem Aktuğlu Aktan

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueKorean Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceEnvironmental planningMathematical optimizationGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the increasing global interest in the preservation and management of cultural heritage, emphasizing the need for innovative tools in urban planning and design to address this critical issue.As cultural heritage gains international attention, particularly through the concept of cultural routes, there is a growing demand for urban planning strategies that are both flexible and forward-thinking.The shift from traditional planning approaches to advanced digital systems, particularly those driven by artificial intelligence, marks a significant transformation in the field.This study aims to introduce an innovative application recommendation, designed to optimize urban environments by leveraging the dynamic potential of cultural routes.Central to this approach is the Ant Colony Optimization (ACO) technique, enhanced with the 2-Opt algorithm based on the Traveling Salesman Problem (TSP), a highly effective method widely used for solving complex routing problems.By integrating this improved ACO, the recommendation not only generates optimal routes tailored to user preferences but also enhances efficiency in both time and budget management.Beyond its technical merits, this optimization-based solution offers a holistic approach to urban planning by integrating cultural heritage management with contemporary technological advancements.By doing so, the recommendation is expected to contribute to the sustainable development of cities, ensuring that cultural heritage is preserved while also addressing the practical needs of urban environments.This research presents a forward-thinking proposal that aligns with global trends in cultural preservation, offering a functional and adaptable tool for the challenges faced by the user.The findings of this study show that the proposed cultural route planning and design model can create specific routes according to individual interests, thus helping to personalize travel experiences and determine the most appropriate routes.

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 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 enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,223

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · 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