MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125658481 · doi:10.1177/0309132513514005

Cartography II

2013· article· en· W2125658481 sur OpenAlexaff
Sébastien Caquard

Notice bibliographique

RevueProgress in Human Geography · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisContext (archaeology)IndigenousRepresentation (politics)Social mediaState (computer science)GeographyConvergence (economics)CartographyPolitical scienceSociologyRegional scienceData scienceComputer sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this second report is to review how social media are changing the way we collectively map the world. To reach this goal I review different collective mapping practices that characterize the social media era. First I examine the situation of community mapping in the context of new cartographic processes and technologies, with a focus on indigenous cartographies. I then review the use of volunteers in the production and representation of geospatial knowledge, with an emphasis on crisis mapping. Finally, I discuss how map-making in the social media era reflects major trends in terms of power relationships that occur between the state, its citizens and the private sector. These trends reveal the replacement of the state as the main reference for the collection and dissemination of cartographic data, by a combination of private interest and individually volunteered contributions. Just as the specific interests of the nation state have largely helped to shape the reality produced by paper maps throughout the centuries, this new convergence of interests is now helping to shape the reality produced by digital maps through geosocial media.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0870,019

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations63
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProgress in Human GeographyMême sujetGeographic Information Systems StudiesTravaux en français237 207