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Enregistrement W150751362 · doi:10.11575/prism/28781

Geomatics and the New Cyber-infrastructure

2008· article· en· W150751362 sur OpenAlexafffund
J. A. R. Blais, Harold Esche

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaU.S. Department of Homeland Security
Mots-clésGeomaticsGeographyCartographyRegional scienceData scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geomatics is a very active field of applied science and engineering which deals with multi-resolution geospatial and spatio-temporal information for all kinds of scientific, engineering and administrative applications. Rapidly changing communication and High Performance Computing (HPC) technologies have brought about fundamental changes in the handling of geospatial and related information. As a result, new specialized knowledge and expertise are expected and refined in the workplace. Cyber-infrastructure refers to the new virtual environments in which advanced data processing and management services are accessible through high-performance communication networks, primarily for collaborative research, development and instructional purposes. These new trends are very likely to transform the community by bringing scientists, researchers, students and practitioners to share the same data, tools, procedures and expertise when dealing with geospatial and related information. Such exciting possibilities as virtual observatories and workplaces are discussed, with examples to illustrate some of the far-reaching implications for not only users in Geomatics, but society in general. La géomatique est un domaine très actif des sciences appliquées et du génie qui s’occupe de l’information géospatiale et spatio-temporelle à multi-résolution pour divers genres d’applications scientifiques, de génie et administratives. Les communications en évolution rapide et les technologies High Performance Computing

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0080,015
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,147 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations11
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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