Dynamique des ambiances lumineuses par relevés vidéo d’espaces de transition
Notice bibliographique
Résumé
Natural light characterizes architecture in a complex manner, especially when considering its fluctuations and variations whenever we experience a transition or passage from a space to another. It also influences the comfort and the well-being of its occupants. This visual adaptation appears in a process that is translated into a spatio-temporal dynamics implying body movement from space to space. The literature review recognizes the lack of knowledge in the relation light-space-time. This research proposes to study this spatio-temporal relation existing between light and architectural space, to qualify an architectural promenade. It proposes to reconsider the design of transitional spaces by the spatio-temporal analysis of light, through in situ experimentation including filmic segments. The studied variables of this research take into account the qualitative and quantitative aspects of light such as luminance, time, contrast and brightness. It combines the use of a luminance-meter, a camcorder and the analysis of numerical images as a starting point for the assessment of spatio-temporal qualities of light. The resulting analysis, as well as the visualization of the dynamic experience of visual ambiances, will allow a classification of luminous transitional experiences. The architectural promenade is analyzed according to the diversity and relative intensity of luminous ambiances in relation to time, which allows the development of a descriptive analysis of visual perceptions through spatial transitions. This method of analysis and dynamic representation offers a potential to favour the design of spaces while encouraging and applying principles of luminous diversity in architecture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».