Integration of metadata across different GI platforms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Geographic information (GI) is produced and used by wide range of scientific spheres. There is an obvious tendency to integrate data and information from various branches of scientific research and also across different languages. This paper is, among others, a brief overview and evaluation of existing standards for integration of metadata. Main focus is on the standard ISO 19115. This standard is the basics for metadata integration in INSPIRE (The Infrastructure for Spatial Information in Europe). Possibilities of metadata extensions and community profiles are also included. Spatial data are usually distributed over several existing systems (geographical information systems, database management systems or file systems). A lot of work has been related to metadata integration till now. However, we can find only a few examples of appropriate metadata integration in present GI platforms. Thus, related step and main focus of this research is to analyze the main GI platforms that are used across the world. The following platforms were analyzed: Bentley, ESRI, Intergraph and some other metadata software providers, like MICKA, GeoNetwork and METIS. First of all, we have to analyze all supported standards (including their versions, exchange formats, etc.) in the analyzed GI platform. Afterwards, there has to be an analysis of main characteristics of the platform (i.e. software, data structure, import and export of metadata, editing, querying, supported catalogue service, system control, users control, language support, portrayal and future work on this GI platform). Finally, it is necessary to define a way how to integrate metadata independently on the GI platform. This research has been supported by funding from project No. MSM0021622418 called Dynamic geovisualization in risk management and project No. T206030407 called Management of geographic information and knowledge.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle