SOLAP: A NEW TYPE OF USER INTERFACE TO SUPPORT SPATIO-TEMPORAL MULTIDIMENSIONAL DATA EXPLORATION AND ANALYSIS
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.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,018 |
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 ».