A New Database Visualization Framework for the Automatic Construction of Non-standard Charts: Re-creating the Chart of Napoleon's Russian Campaign of 1812
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, research on database visualization has made great progress in automatically constructing charts composed of standard primitive charts. The next research challenge is to automatically construct non-standard charts which cannot be simply composed with standard primitive types of charts. One typical example is the chart of Napoleon's Russian campaign of 1812. As to the challenge of automatic construction of such complex charts, we may classify conventional visualization frameworks into two categories. The first category asks users to procedurally define non-standard charts by programming. The second category asks users to declaratively define non-standard charts with their logical specification using a given library of graphical objects. Here we will propose a new visualization framework in the second category for automatically constructing non-standard charts from their logical specifications and discuss how to apply our framework to create custom-made geovisualization charts. Such a specification is described by one or more pairs of data view schemata (DVSs) and chart view schemata (CVSs). Each DVS is used for manipulating the data store in a database. Each CVS is used for defining the rendered appearances of the different chart components. Using our framework, users can easily re-create and extend such complex non-standard charts as the chart of Napoleon's campaign by simply providing their logical specifications.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».