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Enregistrement W4407353854 · doi:10.3390/buildings15040524

Regional Color Study of Traditional Village Based on Random Forest Model: Taking the Minjiang River Basin as an Example

2025· article· en· W4407353854 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueRemote Sensing and Land Use
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandom forestStructural basinDrainage basinSichuan basinHydrology (agriculture)Environmental scienceGeographyWater resource managementGeologyComputer scienceGeomorphologyCartographyArtificial intelligenceGeochemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the color geography perspective, a field investigation was conducted in the Minjiang River Basin, constructing a color index system of traditional villages. In Python, a random forest model was constructed to screen out important color indexes for traditional village color classification and explore its influence mechanism. Among eight color indexes, the important indexes are wall form and building face form, accounting for 30.50% and 19.40%, respectively. Based on this, the basin was divided into four color zones presenting color characteristics and eight color subzones presenting architectural features. The influence mechanism concerns dialect divisions that have shaped traditional villages of different color types, and the interconnection of water systems has promoted the connections among them. The application of traditional village colors in the new urban and rural planning can enhance local characteristics. Integrating the color resources of traditional villages contributes to the regional protection of culture and economic 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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,993

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,196 · 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