Notice bibliographique
Résumé
Choropleth maps are commonly used to show statistical variation among map enumeration units. Mapmakers take into account numerous considerations and make many decisions to produce a product that will effectively communicate spatially complex information to the map user. One design consideration is the choice between classed or unclassed choropleth maps. Unclassed maps assign a unique color, shade, or pattern based on each unit's value. These maps are rich in information but might not be optimal for visual discrimination of regions or identifying values from a legend. Classed maps classify enumeration units based on unit values and in some cases consider geographic area per class or contiguity. These classed maps better delineate regions and interclass variation but are designed to eliminate visibility of intraclass variations. We present a method designed to use colors for choropleth classes and soft shadows to show intraclass variations associated with adjacent or nearby polygons. We conceptualize the choropleth data as a three-dimensional prism model under simulated illumination, with the height of each enumeration unit a function of its mapped value. Our user studies have demonstrated that participants were able to use soft shadows to better identify which of two adjacent units was of greater population density, regardless of whether units were in the same or different classes. Additionally, the resulting soft shadows rarely interfere with the map reader's ability to match color classes to a legend or to compare estimated differences in mean and variance of population density between two regions.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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.
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 ».