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Enregistrement W2594854457 · doi:10.4018/978-1-5225-2446-5.ch002

Quality Evaluation of Volunteered Geographic Information

2017· book-chapter· en· W2594854457 sur OpenAlexaffabout
Hongyu Zhang, Jacek Malczewski

Notice bibliographique

RevueAdvances in geospatial technologies book series · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolunteered geographic informationGeospatial analysisInteractivityGeolocationComputer scienceGlobal Positioning SystemContext (archaeology)Quality (philosophy)GeographyCrowdsourcingData scienceGeographic information systemWorld Wide WebInformation retrievalCartographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large amount of crowd-sourced geospatial data have been created in recent years due to the interactivity of Web 2.0 and the availability of Global Positioning System (GPS). This geo-information is typically referred to as volunteered geographic information (VGI). OpenStreetMap (OSM) is a popular VGI platform that allows users to create or edit maps using GPS-enabled devices or aerial imageries. The issue of quality of geo-information generated by OSM has become a trending research topic because of the large size of the dataset and the inapplicability of Linus' Law in a geospatial context. This chapter systematically reviews the quality evaluation process of OSM, and demonstrates a case study of London, Canada for the assessment of completeness, positional accuracy and attribute accuracy. The findings of the quality evaluation can potentially serve as a guide of cartographic product selection and provide a better understanding of the development of OSM quality over geographic space and time.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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