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Enregistrement W2004052993 · doi:10.3138/carto.44.2.83

A “Living” Atlas for Geospatial Storytelling: The Cybercartographic Atlas of Indigenous Perspectives and Knowledge of the Great Lakes Region

2009· article· en· W2004052993 sur OpenAlexaffvenueabout
Sébastien Caquard, Stephanie Pyne, Heather Igloliorte, Krystina Mierins, Amos Hayes, D. R. Fraser Taylor

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtlas (anatomy)Geospatial analysisIndigenousDocumentationStorytellingTraditional knowledgeGeographyNarrativeCartographyComputer scienceEcologyMedicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents and discusses the cultural and technological contexts of the development of the Cybercartographic Atlas of Indigenous Perspectives and Knowledge of the Great Lakes Region in Ontario. The atlas was developed to enhance the capability to recover the systemic nature of traditional Indigenous knowledge by electronically interrelating different forms of expressive culture (language, oral traditions, items of material and visual culture, historical documentation). To reach this goal, this atlas includes a “living” geospatial database that serves as an artefact repository and enables communities to contribute geographically relevant knowledge and to develop their own interactive, multimedia online geospatial stories through modules or sections. Two of these modules are discussed here: a treaties module focusing on the survey phase of the Lake Huron treaty process, and a culture module geared toward engaging Aboriginal artists, community members, and high school students in contributing to the development of this community-based atlas. The discussion concludes with a critical look at the potential of cybercartography and the challenges that remain, especially when it comes to further developing the “living” and the collaborative dimensions of cybercartographic atlases.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeQualitatif
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

Citations65
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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