Notice bibliographique
Résumé
Data semantic and schematic heterogeneity is a major obstacle to the reuse and sharing of geospatial data. This research focuses on developing an ontology-based methodology to logically integrate heterogeneous geographic data in a cross-border context Three main obstacles hindering data integration are semantic, schematic, and syntactic heterogeneity. Approaches to overcome these obstacles in previous research are reviewed. Among the different approaches, an ontology-based approach is selected for horizontal geospatial data integration in the context of cross-border applications. The integration methodology includes the extraction of application schemas and application ontologies, ontology integration, the creation of a reference model (or ontologies), schema matching and integration, and the creation of usable integrated datasets. The methodology is conceptual and integrates geospatial data based on the semantic content and so is not tied to specific data formats, geometric representations, or feature locations. In order to facilitate the integration procedure, four semantic relationships are used: refer-to, semantic equivalence, semantic generalization, and semantic aggregation. A hybrid ontology approach is employed in order to facilitate the addition of new geospatial data sources to the integration process. As such, three levels of ontologies are developed and illustrated within a MS ACCESS database: application, domain, and a reference model. Furthermore, a working integration prototype is designed to facilitate the integration of geospatial data in the North American context given the semantic and schema heterogeneities in international Canadian-US geospatial datasets. The methodology and prototype provide users with the ability to freely query and retrieve data without knowledge of the heterogeneous data ontologies and schemas. This is illustrated via a case study identifying critical infrastructure around the Ambassador Bridge international border crossing. The methodology and prototype are compared and evaluated with other GDI approaches and by criteria introduced by Buccella et al. (2009). Specific challenges unique to GDI were uncovered and include geographic discrepancies, scale compatibility and temporal issues.
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 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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».