SOLAP: A NEW TYPE OF USER INTERFACE TO SUPPORT SPATIO-TEMPORAL MULTIDIMENSIONAL DATA EXPLORATION AND ANALYSIS
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.
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that transactional and analysis systems each require a different database structure. In general, the database structure of transactional systems is optimized for consistency and efficient updates while the database structure of analysis systems is optimized for complex query performance. Non-spatial data are reorganized in data warehouses in order to support analysis and decision-making. In the same way, spatial data need to be stored in spatial data warehouses to support spatio-temporal decision-making. However, the actual client tools used to exploit the data warehouse are not well adapted to fully exploit the spatial data warehouse. New client tools are then required to take full advantage of the geometric component of the spatial data. GIS are potential candidates but despite interesting spatiotemporal analysis capabilities, it is recognized that actual GIS systems per se are not optimally designed to be used to support decision applications and that alternative solutions should be used (Bedard et al, 2001). Among them, the Spatial OLAP (SOLAP) tools offer promising possibilities. A SOLAP tool can be defined as “a visual platform built especially to support rapid and easy spatio-temporal analysis and exploration of data following a multidimensional approach comprised of aggregation levels available in cartographic displays as well as in tabular and diagram displays” (Bedard, 1997). SOLAP tools form a new family of user interfaces and are meant to be client applications sitting on top of a multi-scale spatial data warehouse. They are based on the multidimensional paradigm. This document presents the concepts of SOLAP, the characteristics of this new type of user interface, and examples related to a few of the many possible application domains. A live demonstration of a SOLAP tool will complete this document.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle