OpenEventMap: A Volunteered Location-Based Service
Notice bibliographique
Résumé
Our lives are affected by myriads of events happening daily all over the world. For efficient planning and management of complex systems composed of various components, understanding relationships between an event and the reactive behaviour of involved components is vital. Analysing these complex relations demands a spatiotemporal event-based model, in which the event plays a central role. In this article we develop a framework which provides the possibility of mapping and storing event-related information on the OpenStreetMap (OSM) platform by volunteers. The study is divided into two different phases: first, mapping the event elements by adding new attributes adequately designed to encode spatiotemporal and semantic event information; and, second, representing the event-related information on a map by developing a Web application, offering a volunteered location-based service. To facilitate the event-mapping procedure, a Java OpenStreetMap (JOSM) plug-in was developed for volunteers. The plug-in was developed based on the notion of an event to adequately store and manipulate the semantic information of events in the OSM structure. The tool was used by more than 100 volunteers in Munich for the years 2012 to 2014. In addition to manual collection of event-related information by volunteers, a crawling framework was also developed to automatically collect freely available event information from various Web pages on the Internet. The framework extracts the same event elements as the plug-in. But the framework crawls each Web page according to some pre-defined rules and follows a post-processing step, if necessary. The manually collected events along with the crawled event information are visualized in a Web application. The study revealed that adding the possibility of event-oriented mapping to OSM empowers volunteers to collect a higher level of information (event information) for city maps. This information can furthermore be used for strategy development and service planning by decision-makers.
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».