Community Mapping The Recovery (and Discovery) of our Common Ground 1
Notice bibliographique
Résumé
Community mapping is both the recovery and discovery of the connections and common ground that all communities share. This emerging cartographic practice is a vital part of a worldwide movement for participatory learning, community empowerment and sustainable planning. Maps visually represent worldviews and knowledge and therefore have unique spatial power. Community mapping assumes that ordinary people and communities can make maps to express the stories about their lives and home places. Community mapping, as a learning and planning process, facilitates such story telling and community maps represent the stories. This paper begins with an exploration of the power of maps and the theoretical challenge posed by indigenous and community mapping to the discipline of Western cartography. Indigenous maps illustrate the power of maps for cultural, historical and geographic expression and connectedness. They also inspire contemporary community mapping. Profiles of community mapping initiatives in Canada and a case study of Common Ground Victoria are presented with community mapping practitioner observations on mapping methodology and technology. The paper ends with the position that, as the need for community and ecological recovery and connectedness grows, so will the relevance of the unique and powerful spatial learning and planning tool - community mapping.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».