Towards a virtual hub approach for landscape assessment and multimedia ecomuseum using multitemporal-maps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Landscapes are dynamic entities, stretching and transforming across space and time, and need to be safeguarded as living places for the future, with interaction of human, social and economic dimensions. To have a comprehensive landscape evaluation several open data are needed, each one characterized by its own protocol, service interface, limiting or impeding this way interoperability and their integration. Indeed, nowadays the development of websites targeted to landscape assessment and touristic purposes requires many resources in terms of time, cost and IT skills to be implemented at different scales. For this reason these applications are limited to few cases mainly focusing on worldwide known touristic sites. The capability to spread the development of web-based multimedia virtual museum based on geospatial data relies for the future being on the possibility to discover the needed geo-spatial data through a single point of access in an homogenous way. In this paper the proposed innovative approach may facilitate the access to open data in a homogeneous way by means of specific components (the brokers) performing interoperability actions required to interconnect heterogeneous data sources. In the specific case study here analysed it has been implemented an interface to migrate a geo-swat chart based on local and regional geographic information into an user friendly Google Earth©-based infrastructure, integrating ancient cadastres and modern cartography, accessible by professionals and tourists via web and also via portable devices like tables and smartphones. The general aim of this work on the case study on the Lake of Como (Tremezzina municipality), is to boost the integration of assessment methodologies with digital geo-based technologies of map correlation for the multimedia ecomuseum system accessible via web. The developed WebGIS system integrates multi-scale and multi-temporal maps with different information (cultural, historical, landscape levels) represented by thematic icons allowing to transfer the richness of the landscape value to both tourists and professionals.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».