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Enregistrement W2023106940 · doi:10.3138/carto.47.3.1147

Georeferencing Historical Cartography: A Quality-Control Method

2012· article· en· W2023106940 sur OpenAlexvenueno aff
Andrea Favretto

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeoreferenceMetadataGridFrame (networking)Computer scienceGeographyCartographySet (abstract data type)Control (management)Measure (data warehouse)Data miningComputer visionArtificial intelligenceGeodesyWorld Wide WebTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of historical cartography within a GIS environment to realize long-term change-detection studies of a certain area has become an established and fairly generalized practice. As is well known, the prerequisite condition for such analyses is the thorough rectification of the historical map's digital format. This article offers a methodology for creating a form of “accuracy assessment” for georeferencing executed on a historical map, based on a comprehensible control procedure that can be completed within a reasonable time frame. The fundamental idea is to use a set number of points to measure the gap between their positions on a georeferenced historical map and the reality of the territory. The control procedure creates a series of parameters to be added as metadata on the georeferenced map, constituted by the mean error distance and consequent standard deviation and by the percentage of an area examined on a map, drawn from a control grid superimposed on it.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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