CONCEPTS, MODELS AND IMPLEMENTATION OF THE MARINE SPATIAL DATA INFRASTRUCTURE IN GERMANY (MDI-DE)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In Germany currently the development of a marine data infrastructure takes place with the aim of merging information concerning the fields coastal engineering, hydrography and surveying, protection of the marine environment, maritime conservation, regional planning and coastal research. This undertaking is embedded in a series of regulations and developments on many administrative levels from which specifications and courses of action derive. To set up a conceptual framework for the marine data infrastructure (MDI-DE) scientists at the Professorship for Geodesy and Geoinformatics at Rostock University are building a reference model, evaluating meta-information systems and developing models to support common workflows in marine applications. The reference model for the marine spatial data infrastructure of Germany (MDI-DE) is the guideline for all developments inside this infrastructure. Because the undertaking is embedded in a series of regulations and developments this paper illustrates an approach on modelling a scenario for the Marine Strategy Framework Directive (MSFD) using the Unified Modelling Language (UML). Evaluating how other countries built their marine spatial infrastructures is of main importance, to learn where obstacles are and errors are likely to occur. To be able to look at other initiatives from a neutral point of view it is necessary to construct a framework for evaluation of marine spatial data infrastructures. Spatial data infrastructure assessment approaches were used as bases and were expanded to meet the requirements of the marine domain. As an international case-study this paper will look at Canada's Marine Geospatial Data Infrastructure (MGDI), COINAtlantic and GeoPortal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».