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Enregistrement W4408780166 · doi:10.1073/pnas.2420697122

Order–disorder transition in multidirectional crowds

2025· article· en· W4408780166 sur OpenAlexaff
Karol A. Bacik, Grzegorz Sobota, Bogdan Bacik, Tim Rogers

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEvacuation and Crowd Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilUK Research and Innovation
Mots-clésCrowdsStylized factPedestrianStatistical physicsCollective motionCrowd simulationMotion (physics)IsotropyPopulationTransition (genetics)Order (exchange)Computer scienceStability (learning theory)PhysicsArtificial intelligenceGeographyMachine learningEconomicsComputer securitySociologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the archetypal examples of active flows is a busy concourse crossed by people moving in different directions according to their personal destinations. When the crowd is isotropic-comprising individuals moving in all different directions-the collective motion is disordered. In contrast, if it is possible to identify two dominant directions of motion, for example in a corridor, the crowd spontaneously organizes into contraflowing lanes or stripes. In this article, we characterize the physics of the transition between these two distinct phases by using a synergy of theoretical analysis, numerical simulations, and stylized experiments. We develop a hydrodynamic theory for collisional flows of heterogeneous populations, and we analyze the stability of the disordered configuration. We identify an order-disorder transition occurring as population heterogeneity exceeds a theoretical threshold determined by the collision avoidance maneuvers of the crowd. Our prediction for the onset of pedestrian ordering is consistent with results of agent-based simulations and controlled experiments with human crowds.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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