The history and development of the theory and practice of cybercartography
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the development of cybercartography since the introduction of the term in 1997. Although the origins of cybercartography were largely conceptual in nature, the evolution of cybercartography to date has been an iterative process reflecting the creative interplay between theory and practice. A major step forward was made in 2002 when the Geomatics and Cartographic Research Centre at Carleton University received a $2.5 million grant from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada to explore the utility of cybercartography to what was described as the New Economy. By 2006, the interaction between theory and practice had led to considerable advances in cybercartography as a holistic, location-based concept and two new cybercartographic products, the Cybercartographic Atlas of Antarctica and the Cybercartographic Atlas of Canada's Trade with the World, were produced. Between 2006 and 2009, cybercartography was further developed as a result of interaction with indigenous communities, especially in Canada's north and new interactive atlases such as the Kitikmeot Place Names Atlas and the Community Atlas of Arctic Bay were created in cooperation with the communities involved. The Nunaliit Cybercartographic Atlas Framework, built using open source software and open specifications and standards, was developed to facilitate direct input to these atlases. Cybercartography is now entering a new phase in both theory and practice building on a recently completed prototype atlas of Indigenous Perspectives and Knowledge.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,077 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».