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Enregistrement W2900160741 · doi:10.5430/rwe.v9n2p1

Formulation of Huge Lattice Spatial Adjacency Matrices With Non-rectangular Shape of Socio-economic Grid-Cell Data for the Analysis of Sustainable Economy With High Computational Efficiency

2018· article· en· W2900160741 sur OpenAlexvenueno aff
Gigih Fitrianto, Shojiro Tanaka, Ryuei Nishii

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésAdjacency matrixGridAdjacency listComputer scienceSpatial analysisShapefileData miningAlgorithmTheoretical computer scienceMathematicsGeometryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advantage of using grid-cell data for socio-economic analysis should be the feasibility to incorporate satellite data that will enrich the regional analysis and has an important role to observe the relationship between socio-economics and nature. This advancement corresponds to the sustainable development goals that balance the socio-economic quality in harmony. In order to perform the analysis, formulation of a spatial adjacency matrix has an important role to project the spatial relationship within regions. However, no precedent research provided a practical formulation for the spatial adjacency matrix in grid-cell data structure (Fitrianto & Tanaka, 2017).The general process that used shapefiles solely, which store geometry and attribute information for the spatial features (ESRI, 1998) to construct the adjacency matrix is not suitable. The problem arises due to the existence of NA cells that represent non-inhabitant areas such as water bodies, yet the shapefile does not contain this information inside the municipal body. The NA cells create a non-rectangular lattice and it is important to exclude them in the analysis to correctly project the real information.This article provides a method to precisely project the real information by using Kronecker product to construct the adjacency matrix and applying a projection matrix to eliminate the NA cells (Tanaka & Nishii, 2009). It showed eminent efficiency compared with commonly used R package called spdep. Experimental results verified that this method, even for huge dimension with a trillion elements, produces more than 2000 times faster elapsed time than the package.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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