Narrative Cartography: From Mapping Stories to the Narrative of Maps and Mapping
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,021 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».