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Enregistrement W2013729038 · doi:10.3138/b123-8124-4390-5792

The Map as Intent: Variations on the Theme of John Snow

2004· article· en· W2013729038 sur OpenAlexaffvenue
Tom Koch

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelation (database)Theme (computing)Set (abstract data type)SnowArgument (complex analysis)CartographySociologyGeographyEpistemologyComputer scienceData miningPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Critical geographers" concerned with cartography insist maps are first and foremost social artefacts that must be "read" as authorial documents rather than perceived as data statements. Their argument is typically dismissed as trivial because the relation between intent and output has rarely been demonstrated in a critical way. This article seeks to demonstrate the degree to which authorial intent defines map content and appearance through an analysis of a single set of maps. All are based on the original data collected in 1854 by Dr John Snow as part of his study of the cholera outbreak in London's Soho district. Snow's original map is included as baseline for a study that includes versions of the Snow map by a range of authors, including Cliff and Haggett; the US Centers for Disease Control; Gilbert; Tufte; and Monmonier. The resulting appropriations bear progressively less resemblance to the original work, despite the use of the same data set and its clear availability. The result is a cautionary tale of the distance between maps and the data they represent. The article also insists upon the close relation between authorial intent and mapped result irrespective of the data available. Finally, the article concludes that because mapping is not value-free, dangers occur when professional cartographers and geographers attempt to map data from fields in which they are ignorant.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0080,038
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,290 · 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
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

Citations80
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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