Digital twin-based evaluation of tactical interventions for high-density pedestrian environments
Notice bibliographique
Résumé
Recent urban practice has highlighted the need for safe and efficient pedestrian movement in urban settings. Urban planners and policymakers are tasked with ensuring that individuals can navigate cities while avoiding crowding and minimizing safety risks. Among the various proposed solutions to achieve these planning objectives, enhancing public space adaptability to changing circumstances, such as fluctuations in pedestrian demand and crowding, has garnered significant interest. However, constrained municipal budgets limit the feasibility of large-scale, capital-intensive upgrades to pedestrian infrastructure. As a result, there is an urgent need for a short-term, temporary, and cost-effective strategy to redesign pedestrian public space. This paper introduces a novel tactical urban planning approach, combining evidence-based urbanism. Using a campus digital twin system as an urban simulation platform, this study presents a unique evidence-based planning approach to improve pedestrian spacing on sidewalks by dispersing pedestrians without overly interfering with existing infrastructure. As interventions within existing pedestrian public spaces, one-way sidewalk systems and building entrance control are considered. Through the proposed agent-based simulation of the campus digital twin system, the optimization of their application and the demonstration of its effectiveness are achieved. The outcome of the simulations verifies that these measures can enhance pedestrian spacing by dispersing them without causing substantial adverse effects. While these findings stem from experiments conducted on a particular campus, limiting their generalizability, they still hold significance as they verify the potential for practical implementation of tactical urban planning concepts utilizing a digital twin system for urban environments.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».