論文の概要: Toward Open Science in the AEC Community: An Ecosystem for Sustainable Digital Knowledge Sharing and Reuse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00788v1
- Date: Fri, 02 Jan 2026 18:47:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.62443
- Title: Toward Open Science in the AEC Community: An Ecosystem for Sustainable Digital Knowledge Sharing and Reuse
- Title(参考訳): AECコミュニティにおけるオープンサイエンスに向けて:持続可能なデジタル知識共有と再利用のためのエコシステム
- Authors: Ruoxin Xiong, Yanyu Wang, Jiannan Cai, Kaijian Liu, Yuansheng Zhu, Pingbo Tang, Nora El-Gohary, George Edward Gibson,
- Abstract要約: OpenConstructionはコミュニティ主導のオープンサイエンスエコシステムで、オープンアクセス可能なAECデジタルリソースを収集、整理、コンテキスト化します。
2025年12月時点で、このプラットフォームは94のデータセット、65のモデル、そして増大するユースケースと教育資料のコレクションをホストしている。
2つのケーススタディは、エコシステムがベンチマーク、カリキュラム開発、そしてAECセクターにおけるオープンサイエンスプラクティスの広範な採用をどのようにサポートするかを実証している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.238691618690502
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry is undergoing rapid digital transformation, producing diverse digital assets such as datasets, computational models, use cases, and educational materials across the built environment lifecycle. However, these resources are often fragmented across repositories and inconsistently documented, limiting their discoverability, interpretability, and reuse in research, education, and practice. This study introduces OpenConstruction, a community-driven open-science ecosystem that aggregates, organizes, and contextualizes openly accessible AEC digital resources. The ecosystem is structured into four catalogs, including datasets, models, use cases, and educational resources, supported by consistent descriptors, curator-led validation, and transparent governance. As of December 2025, the platform hosts 94 datasets, 65 models, and a growing collection of use cases and educational materials. Two case studies demonstrate how the ecosystem supports benchmarking, curriculum development, and broader adoption of open-science practices in the AEC sector. The platform is publicly accessible at https://www.openconstruction.org/.
- Abstract(参考訳): アーキテクチャ、エンジニアリング、建設(AEC)産業は、データセット、計算モデル、ユースケース、および構築された環境ライフサイクル全体にわたる教育材料などの多様なデジタル資産を生産する、急激なデジタルトランスフォーメーションを行っています。
しかしながら、これらのリソースはリポジトリ間で断片化され、一貫性のない文書化が行われ、研究、教育、実践における発見可能性、解釈可能性、再利用が制限される。
この研究はコミュニティ主導のオープンサイエンスエコシステムであるOpenConstructionを紹介し、オープンアクセス可能なAECデジタルリソースを集約、整理、コンテキスト化する。
エコシステムは、データセット、モデル、ユースケース、教育リソースを含む4つのカタログで構成され、一貫性のある記述子、キュレーター主導の検証、透過的なガバナンスによってサポートされている。
2025年12月時点で、このプラットフォームは94のデータセット、65のモデル、そして増大するユースケースと教育資料のコレクションをホストしている。
2つのケーススタディは、エコシステムがベンチマーク、カリキュラム開発、そしてAECセクターにおけるオープンサイエンスプラクティスの広範な採用をどのようにサポートするかを実証している。
プラットフォームはhttps://www.openconstruction.org/.comで公開されている。
関連論文リスト
- Advancing Scientific Knowledge Retrieval and Reuse with a Novel Digital Library for Machine-Readable Knowledge [4.450387519903374]
ORKG rebornは、科学的知識の正確な、きめ細かい、再現可能な機械可読表現の発見、アクセス、再利用をサポートする、新興デジタルライブラリである。
提案システムについて述べるとともに,現状のデジタルライブラリや文書中心の学術コミュニケーションとは対照的に,その実用性と情報検索の可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-11T17:20:02Z) - A Survey of Foundation Models for Environmental Science [16.426772639157704]
ファンデーションモデルは、多様なデータソースを統合することによって、変革的な機会を提供する。
我々は、学際的なコラボレーションを促進し、環境科学における持続可能なソリューションのための最先端の機械学習の統合を促進することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-05T03:33:31Z) - Ecosystem of Large Language Models for Code [7.7454423388704745]
本稿では,コードモデルエコシステムの先駆的分析を紹介する。
まず、人気があり影響力のあるデータセット、モデル、コントリビュータを特定します。
最も人気のある3つの再利用タイプは、微調整、アーキテクチャ共有、量子化である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T01:31:30Z) - FREE: The Foundational Semantic Recognition for Modeling Environmental Ecosystems [56.0640340392818]
我々は、様々な特徴と利用可能な情報を使ってユニバーサルモデルを訓練するフレームワーク、FREEを導入する。
その中核となる考え方は、利用可能な環境データをテキスト空間にマッピングし、環境科学における従来の予測モデリングタスクを意味認識問題に変換することである。
河川水温予測と収穫量予測という2つの社会学的に重要な実世界の応用に対する評価は、FREEが複数のベースラインよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T00:53:09Z) - Serving Deep Learning Model in Relational Databases [70.53282490832189]
リレーショナルデータ上での深層学習(DL)モデルの実現は、様々な商業分野や科学分野において重要な要件となっている。
最先端のDL中心アーキテクチャは、DL計算を専用のDLフレームワークにオフロードします。
UDF中心アーキテクチャの可能性は、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)内の1つ以上のテンソル計算をユーザ定義関数(UDF)にカプセル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T06:01:35Z) - The Semantic Scholar Open Data Platform [92.2948743167744]
セマンティック・スカラー(Semantic Scholar、S2)は、学術文献の発見と理解を支援することを目的としたオープンデータプラットフォームおよびウェブサイトである。
我々は、学術的なPDFコンテンツ抽出と知識グラフの自動構築のための最先端技術を用いて、パブリックおよびプロプライエタリなデータソースを組み合わせる。
このグラフには、構造解析されたテキスト、自然言語要約、ベクトル埋め込みなどの高度な意味的特徴が含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-24T17:13:08Z) - Semantic Segmentation of Vegetation in Remote Sensing Imagery Using Deep
Learning [77.34726150561087]
本稿では,公開されているリモートセンシングデータからなるマルチモーダル・大規模時間データセットを作成するためのアプローチを提案する。
我々は、異なる種類の植生を分離できる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-28T18:51:59Z) - Knowledge Representation in Digital Agriculture: A Step Towards
Standardised Model [4.286327408435937]
農作物におけるデータマイニングを表現・保存するための新しい知識マップを提案する。
提案したモデルは、概念、属性、関係、変換、インスタンス、状態の6つの主要な集合で構成されている。
また,この知識モデルを扱うためのアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-15T20:31:56Z) - Machine Learning and Artificial Intelligence in Circular Economy: A
Bibliometric Analysis and Systematic Literature Review [0.0]
循環経済(CE)は、設計段階で材料から最も高い価値を出し、再利用、リサイクル、再製造によって製品ライフサイクルのループを完成させることを目的としている。
本研究では,CEにおける応用AI技術の採用と統合について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-01T07:05:13Z) - Data Science for Engineers: A Teaching Ecosystem [59.00739310930656]
チリ大学物理学・数学学部の技術者にデータサイエンスを教えるエコシステムについて述べる。
このイニシアチブは、学術的・専門的な環境からDS資格の需要が高まっていることに動機づけられている。
DS教育の原則と我々のアプローチの革新的な構成要素を共有することで、自分たちのDSプログラムやエコシステムを開発する人たちにとって、私たちの経験が役に立つことを願っています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-14T14:17:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。