A Beast in the Field: The Google Maps Mashup as GIS/2
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.
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade or more, geographic information systems (GIS) have proved themselves nimble and potent tools in myriad academic, civic, and political disciplines. A body of scholarship followed GIS on its rise to wider acceptance and adoption, however, that questioned its nature and the way its power was wielded. This scholarship ultimately produced various models for “GIS/2,” an amalgam of GIS's power and the grassroots democratic activity that might have been fostered by it but largely was not. This article revisits going models of GIS/2 and finds them to be so much vapourware compared to recent developments in online geospatial applications. The article argues that for all of the well-intentioned effort put into GIS/2 theory, the most progressive real-world candidate for GIS/2 has been produced only recently, by another rare combination indeed: two Austin, Texas, 20-somethings and the online search monolith Google. The Google Maps mashup, a very twenty-first-century beast born of code from disparate Web applications, exhibits great potential to be a real live GIS/2. Moreover, there is one mashup in particular that, while perhaps not quite mature enough to realistically match 15 years of GIS/2 scholarship, is still possibly the finest working example yet of the ideas and concepts posited therein.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle