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Enregistrement W2466570649 · doi:10.5194/isprs-annals-iii-2-137-2016

A NEW ONTOLOGICAL PERSPECTIVE FOR INTEGRATION OF SOCIAL AND PHYSICAL ENVIRONMENTS: DISABILITY AND REHABILITATION CONTEXT

2016· article· en· W2466570649 sur OpenAlexfundno aff
Amin Gharebaghi, Mir Abolfazl Mostafavi

Notice bibliographique

RevueISPRS annals of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDimension (graph theory)Perspective (graphical)Context (archaeology)Social environmentOntologyComputer scienceHuman DimensionData scienceKnowledge managementSociologyArtificial intelligenceEpistemologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Social dimension of environment is an important aspect that should be reflected in research works related to studying the interactions between human and the environment. However, this dimension is usually neglected when representing the environment in geographic information systems for different applications. For instance, disability as a result of the interaction between human and environment is influenced by social and physical dimensions of environment. Although, this aspect is highlighted in most conceptual disability models by defining various taxonomies of the environment, from ontological perspective justifying and connecting social dimension to the physical dimension of the environment is not clearly determined. Integrating social dimension of the environment with its physical dimension for disability studies is a challenging task, which is the main objective of the present study. Here, we review some of the disability models and their perspective about classifying the environment. Then, from ontological perspective, their limitations are discussed and a new approach for the classification of concepts form the environment is presented. This approach facilitates and simplifies integration of social dimension in ontologies for more effective assessment of disability issue in Geographic Information System.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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