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Enregistrement W2932849524 · doi:10.3138/cart.54.1.2018-0010

Geospatial Data Organization Methods with Emphasis on Aperture-3 Hexagonal Discrete Global Grid Systems

2019· article· en· W2932849524 sur OpenAlexafffundvenue
Ali Mahdavi Amiri, Troy Alderson, Faramarz Samavati

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Management and Algorithms
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser UniversityUniversity of Calgary
Mots-clésComputer scienceGeospatial analysisHierarchyGridEmphasis (telecommunications)Scale (ratio)WaveletData miningDistributed computingTheoretical computer scienceRemote sensingTelecommunicationsArtificial intelligenceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital Earth frameworks deal with data sets of different types collected from various sources. To effectively store, retrieve, and transmit these data sets, efficient multi-scale data representations that are compatible with the underlying structure of the Digital Earth framework are required. In this article, we describe several such techniques and their properties: namely, how to represent data in the multi-scale cell hierarchy of a discrete global grid system (DGGS) or in the multi-scale hierarchy of a customized wavelet transform. We also discuss how these techniques can be tuned to be applicable to the A3H DGGS.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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