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Enregistrement W2009700225 · doi:10.3138/y413-1g62-6h6g-0l3q

Adapting to the Machine: Integrating GIS into Qualitative Research

2004· article· en· W2009700225 sur OpenAlexaffvenue
Scott Bell, Maureen G. Reed

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory GISGeographic information systemVariety (cybernetics)Data scienceTraditional knowledge GISFocus (optics)GIS and public healthCitizen journalismAction researchParticipatory action researchAction (physics)Qualitative researchComputer sciencePublic participation GISManagement scienceSociologyGeographySocial scienceGIS DayWorld Wide WebCartographyEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geographic information systems (GIS) represent a technology developed over the past 30 years to facilitate the storage of spatial data and the solution of spatial problems. Recently, encouraging work in geography has begun to show the power of this technology for studying diverse social issues at a variety of scales. In this paper we demonstrate how social and spatial linkages might be effectively illustrated using GIS in qualitative, action-oriented research. In particular we focus on a component of the discipline that has traditionally not used GIS technology: feminist, community-based action research. We do this through a hypothetical dialogue between two geographers: a researcher with expertise in GIS and GIScience, and a researcher using feminist participatory and case-study methods who is interested in incorporating GIS into her studies. The dialogue will illustrate how a research strategy that combines GIS and qualitative methods might be advanced, using a specific study as the focus or the discussion.

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)0,184
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,174
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1840,174
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0100,028
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0040,016
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,397 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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