Ontologies of Cree hydrography: formalization and realization
Notice bibliographique
Résumé
The World Wide Web will be revolutionized as computers gain the ability not only to process data, but also to interpret it. This computer reasoning functionality will be enabled in large part through the widespread use of a new kind of metadata called ontologies, which are formal models of concepts which computers can use to interpret data. Ontologies give computers the ability to, among other things, infer new information from data, disambiguate similar terms, and draw inferences. The concepts which different cultures use to understand the world are not the same, and so the development of ontologies to be used throughout the World Wide Web is quite problematic. One particularly stark contrast is between the geographical concepts of Western peoples, or those descended from Europeans, and indigenous peoples. Yet there has been no attempt to develop or implement a geographical ontology with an indigenous people. This thesis represents the first attempt to do this. Research was conducted with the Cree of Quebec. A geographical ontology was developed with Cree concepts, implemented in software in three different ways, and this software was tested with Cree users. Results show that geographical ontologies developed with Cree concepts have unique design considerations. Cree users were interested in the implementation of the ontology as a feature-type catalog, though the uses of the ontology to tailor the responses of a map-based graphical user interface to user input did not improve any aspects of user experience.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».