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Enregistrement W2224019690 · doi:10.5623/cig2011-006

Encouraging Transdisciplinary Participation Using an Open Source Cybercartographic Toolkit: The Atlas of the Lake Huron Treaty Relationship Process

2011· article· en· W2224019690 sur OpenAlexaffvenue
Glenn Brauen, Stephanie Pyne, Amos Hayes, Jean-Pierre Fiset, D. R. Fraser Taylor

Notice bibliographique

RevueGEOMATICA · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtlas (anatomy)OutreachProcess (computing)ObstacleComputer scienceData scienceSoftwareSet (abstract data type)Knowledge managementOpen source softwareManagement scienceProcess managementPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital web atlases can incorporate perspectives derived from diverse participants or communities to create and present narratives using qualitative and quantitative information structured around a set of maps as organizational and analytical tools. Development of such an atlas requires a transdisciplinary team to contend with complexity in subject matter, technologies, and project dynamics. Technologies required are potentially as much an obstacle to some potential participants as they may be necessary to the fulfilment of a project's outreach and communication goals. This paper describes the Cybercartographic Atlas of the Lake Huron Treaty Relationship Process, the open source atlas toolkit used to implement it, and features of the toolkit that are intended to encourage transdisciplinary participation. The discussion explicitly addresses issues related to the iterative processes, at multiple scales, required to develop atlas projects within an academic research setting while using and creating open source software.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,003

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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