MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2001320897 · doi:10.1179/0008704114z.000000000130

Narrative Cartography: From Mapping Stories to the Narrative of Maps and Mapping

2014· article· en· W2001320897 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Cartographic Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeContext (archaeology)AmbiguityCartographyPerspective (graphical)GeographyComputer scienceArtArtificial intelligenceLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an overview of the multiple ways of envisioning the relationships between maps and narratives. This is approached from a map making perspective. Throughout the process of editing this special issue, we have identified two main types of relationships. Firstly, maps have been used to represent the spatio-temporal structures of stories and their relationships with places. Oral, written and audio-visual stories have been mapped extensively. They raise some common cartographic challenges, such as improving the spatial expression of time, emotions, ambiguity, connotation, as well as the mixing of personal and global scales, real and fictional places, dream and reality, joy and pain. Secondly, the potential of maps as narratives and the importance of connecting the map with the complete mapping process through narratives is addressed. Although the potential of maps to tell stories has already been widely acknowledged, we emphasize the increasing recognition of the importance of developing narratives that critically describe the cartographic process and context in which maps unfold - the core idea of post-representational cartography. Telling the story about how maps are created and how they come to life in a broad social context and in the hands of their users has become a new challenge for mapmakers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · 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