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Enregistrement W2126593637 · doi:10.1111/j.0016-7363.2005.00676.x

Extending the SAND Spatial Database System for the Visualization of Three‐Dimensional Scientific Data

2005· article· en· W2126593637 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeographical Analysis · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Management and Algorithms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésVoronoi diagramComputer scienceData miningVisualizationContext (archaeology)Spatial analysisPreprocessorSpatial databaseScientific visualizationFocus (optics)Spatial queryDatabaseInformation retrievalArtificial intelligenceMathematicsGeographyWeb search query

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The three‐dimensional extension of the SAND ( Spatial and Nonspatial Data ) spatial database system is described as is its use for data found in scientific visualization applications. The focus is on surface data. Some of the principal operations supported by SAND involve locating spatial objects in the order of their distance from other spatial objects in an incremental manner so that the number of objects that are needed is not known a priori. These techniques are shown to be useful in enabling users to visualize the results of certain proximity queries without having to execute algorithms to completion as is the case when performing a nearest‐neighbor query where a Voronoi diagram (i.e., Thiessen polygon) would be computed as a preprocessing step before any attempt to respond to the query could be made. This is achieved by making use of operations such as the spatial join and the distance semijoin. Examples of the utility of such operations is demonstrated in the context of posing meteorological queries to a spatial database with a visualization component.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,250 · 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