Expressive map design: OGC SLD/SE++ extension for expressive map styles
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
Abstract. In the context of custom map design, handling more artistic and expressive tools has been identified as a carto-graphic need, in order to design stylized and expressive maps. Based on previous works on style formalization, an approach for specifying the map style has been proposed and experimented for particular use cases. A first step deals with the analysis of inspiration sources, in order to extract ‘what does make the style of the source’, i.e. the salient visual characteristics to be automatically reproduced (textures, spatial arrangements, linear stylization, etc.). In a second step, in order to mimic and generate those visual characteristics, existing and innovative rendering techniques have been implemented in our GIS engine, thus extending the capabilities to generate expressive renderings. Therefore, an extension of the existing cartographic pipeline has been proposed based on the following aspects: 1- extension of the symbolization specifications OGC SLD/SE in order to provide a formalism to specify and reference expressive rendering methods; 2- separate the specification of each rendering method and its parameterization, as metadata. The main contribution has been described in (Christophe et al. 2016). In this paper, we focus firstly on the extension of the cartographic pipeline (SLD++ and metadata) and secondly on map design capabilities which have been experimented on various topographic styles: old cartographic styles (Cassini), artistic styles (watercolor, impressionism, Japanese print), hybrid topographic styles (ortho-imagery & vector data) and finally abstract and photo-realist styles for the geovisualization of costal area. The genericity and interoperability of our approach are promising and have already been tested for 3D visualization.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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