TOWARDS A COLLABORATIVE KNOWLEDGE DISCOVERY SYSTEM FOR ENRICHING SEMANTIC INFORMATION ABOUT RISKS OF GEOSPATIAL DATA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The aim of this research is to design and implement a knowledge discovery system that facilitates, using a web 2.0 collaborative approach, the identification of new risks of geospatial data misuse based on a contributed knowledge repository fed by application domain experts. [Context/Motivation] This research is motivated by the irregularity of risk analysis efforts and the poor semantic of the collected information about risks. In the context of risk analysis during geospatial database design, the knowledge about risks of geospatial data misuse is typically held by domain application experts. The collection and record of that knowledge are usually considered as optional activities. It is usually performed through face-to-face risk assessment meetings and reports. Such techniques end up by restricting the scope of risk analysis to a set of obvious risks usually already identified. Besides, little consideration is devoted to the storage of risk information in an appropriate format for automatic reasoning and new risk information discovery. As a consequence, many foreseeable risky aspects inherent to the data remain overlooked leading to ill-defined specification and faulty decisions. [Principal ideas/results] In this paper, we present a contributed knowledge discovery system that aims at enriching the semantic information about risks of geospatial data misuse in order to identify foreseeable risks. The proposed web-based system relies on a systematic and more active involvement of users in risk analysis. The approach consists of 1) providing an overview of the related work in the domains of risk analysis within the context of geospatial database design, 2) presenting an ontology-based knowledge discovery system that helps experts in risks identification based on an upper-level risk ontology and on a structured representation of the domain-specific knowledge and, 3) presenting the components of the proposed system architecture and how it may be implemented and used in practice, and finally 4) we conclude by discussing the approach. [Contribution] A major outcome is that the proposed platform can help discovering implicit domain knowledge, and facilitating the identification of foreseeable risks of geospatial data misuse in a way to preventively improve the resulting fitness-for-use.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».