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Enregistrement W2114849117 · doi:10.2902/1725-0463.2008.03.art9

Next-Generation Digital Earth: A position paper from the Vespucci Initiative for the Advancement of Geographic Information Science

2008· article· en· W2114849117 sur OpenAlexaff
Massimo Craglia, Michael F. Goodchild, Alessandro Annoni, Gilberto Câmara, Michael Gould, W. Kühn, David Mark, Ian Masser, David Maguire, Steve Liang, Ed Parsons

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital EarthPosition (finance)Government (linguistics)StakeholderJoint (building)European commissionGeographic information systemCommissionReflection (computer programming)Position paperPolitical scienceGeographyRemote sensingComputer scienceEngineeringBusinessPublic relationsArchitectural engineeringWorld Wide WebEuropean union

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This position paper is the outcome of a joint reflection by a group of international geographic and environmental scientists from government, industry, and \nacademia brought together by the Vespucci Initiative for the Advancement of Geographic Information Science, and the Joint Research Centre of the European Commission. It argues that the vision of Digital Earth put forward by Vice-President Al Gore 10 years ago needs to be reevaluated in the light of the many developments in the fields of information technology, data infrastructures, and \nearth observation that have taken place since. It focuses the vision on the nextgeneration \nDigital Earth and identifies priority research areas to support this vision. The paper is offered as input for discussion among different stakeholder \ncommunities with the aim to shape research and policy over the next 5-10 years.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0180,010
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0140,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations213
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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