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Enregistrement W2588652273

PBS software: maps, spatial analysis, and other utilities

2003· article· en· W2588652273 sur OpenAlexaboutno aff
Rowan Haigh, Nicholas M. Boers, Jon T. Schnute

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Analysis with R
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftwareGeographic coordinate systemGeographic information systemDocumentationComputer scienceSpatial analysisSoftware engineeringMercator projectionGeographyDatabaseComputer graphics (images)CartographyProgramming languageRemote sensing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schnute, J.T., N.M. Boers, and R. Haigh. 2003. PBS software: maps, spatial analysis, and other utilities. Can. Tech. Rep. Fish. Aquat. Sci. 2496: viii + 82 p. This report describes software written to facilitate the compilation and analysis of fishery data, particularly data referenced by spatial coordinates. Our research stems from experiences with information on Canada’s Pacific groundfish fisheries compiled at the Pacific Biological Station (PBS). Despite its origins in fishery data analysis, our software has broad applicability. The library PBS Mapping extends the languages R and S-PLUS to include two-dimensional plotting features similar to those commonly available in a Geographic Information System (GIS). Embedded C code speeds algorithms from computational geometry, such as finding polygons that contain specified point events or converting between longitude-latitude and Universal Transverse Mercator (UTM) coordinates. We also present a number of convenient utilities for the Microsoft Windows operating systems, including commands that support computational geometry outside the framework of R or S-PLUS. Tools to construct most of our software come freely from the Internet, as documented here in a guide to the packages available. Furthermore, we provide quick tutorials that address key technical issues relevant to our work, such as embedding C code into an R package and writing documentation that meets the R standard. Our results, which depend significantly on the work of students, illustrate the convergence of goals between academic training and applied research. RESUME Schnute, J.T., N.M. Boers, and R. Haigh. 2003. PBS software: maps, spatial analysis, and other utilities. Can. Tech. Rep. Fish. Aquat. Sci. 2496: viii + 82 p. Ce rapport presente un logiciel concu pour faciliter la compilation et l’analyse de donnees sur la peche, particulierement de donnees georeferencees. Notre recherche decoule de notre experience de la compilation de donnees sur la peche du poisson de fond dans le Pacifique a la Station biologique du Pacifique (SBP). Bien qu’il ait ete concu pour analyser des donnees sur la peche, notre logiciel est d’application tres generale. La cartotheque logicielle PBS Mapping permet de developper les langages R et S-PLUS afin qu’ils comprennent des capacites de tracage bidimensionnel semblables a celles disponibles couramment dans un systeme d’information geographique (SIG). Le langage C permet d’accelerer les algorithmes geometriques, comme ceux qui permettent de rechercher des polygones comportant des evenements ponctuels precis ou de convertir des coordonnees geographiques en coordonnees de Mercator transverse universelle. Nous presentons egalement un certain nombre d’applications pratiques pour les systemes d’exploitation Windows de Microsoft, y compris des commandes de geometrie algorithmique a l’exterieur du cadre des langages R et S-PLUS. Les outils utilises pour mettre au point la plupart de nos logiciels sont disponibles gratuitement sur Internet, tel que souligne dans un guide des progiciels disponibles presente dans ce document. De plus, nous offrons de courts didacticiels qui traitent des principales questions techniques liees a notre travail, comme l’integration de code C dans un progiciel en langage R et la redaction de documents qui satisfont a la norme du langage R. Nos resultats, qui dependent grandement du travail d’etudiants, illustrent la convergence des objectifs de la formation academique et de la recherche appliquee.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2810,294

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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