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Enregistrement W2030795947 · doi:10.1080/17538947.2011.627471

Visualization of geologic geospatial datasets through X3D in the frame of WebGIS

2011· article· en· W2030795947 sur OpenAlexfundno aff
Frederik von Reumont, Jamal Jokar Arsanjani, Andreas Riedl

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Digital Earth · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityUniversität Wien
Mots-clésX3DGeovisualizationGeospatial analysisVisualizationRendering (computer graphics)Computer scienceThe InternetData visualizationData scienceSpatial analysisWorld Wide WebData miningInformation visualizationComputer graphics (images)GeographyCartographyVRMLRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3D geo spatial data have become the normal. However, to view the data, usually expert software is required, which have up to now hindered the wide spread use of 3D scenes for the display of geological data. The internet real time 3D rendering framework X3D is assessed regarding its suitability for building a geological GIS on the internet. Especially important for geological data, 3D rendering enhances the intuitive grasp of the data and enables the user to interactively explore it. It is often necessary to find a solution to distribute this data to a wide range of interested parties, experts and non-experts alike. According to the nature of 3D data, the best technique to display geo-data, the modeling of objects and unresolved issues have to be taken into consideration. The internet is the apparent tool for the public distribution and visualization of 3D data and it was found that through the open ISO-standardized format X3D it offers a multitude of possibilities. A 3D geological interactive map was created with these prerequisites to identify challenges and possibilities through this process. It was found that the use of lead to satisfactory results, that could probably not have been achieved with another technology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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