MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2338473482

Current Developments in Computer Assisted Cartography at the UK Hydrographic Department

2015· article· en· W2338473482 sur OpenAlexaff
Richard B. Streeter

Notice bibliographique

RevueThe International Hydrographic Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Geography and Cartography
Établissements canadiensCanadian Hydrographic Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)HydrographyChartProduction (economics)AutomationProcess (computing)Flow chartNautical chartEngineeringWork (physics)Operations researchCartographyComputer scienceGeographyEngineering drawingEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the introduction of Computer Assisted Cartography (CAC) techniques into the chart production process at the UK Hydrographic Department in the early 1970s, automation has come to play an increasingly important role. Current policy is to make use of such techniques wherever they offer benefits in terms of cost-effectiveness or production efficiency. This policy has been pursued since combination of the separate CAC production and development units in 1981. The aim of this paper is to summarise the development of the digital production flowline since 1981, to outline the current objectives for further development of the flowline, and to review the progress that is being made towards achieving those objectives. The paper deals specifically with the use of CAC to support production of the conventional paper chart. Expertise gained in the use of CAC is now being applied to experimental work related to the ‘electronic chart’ concept, but those developments fall outside the scope of this paper.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Hydrographic ReviewMême sujetHistorical Geography and CartographyTravaux en français237 207