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Enregistrement W2958161466 · doi:10.5194/ica-abs-1-204-2019

Mapping dynamic, non-Euclidean spaces

2019· article· en· W2958161466 sur OpenAlexaff
Nick Lally, Luke Bergmann

Notice bibliographique

RevueAbstracts of the ICA · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceJavaScriptRendering (computer graphics)Geographic information systemSpace (punctuation)SituatedFormalism (music)Euclidean geometrySet (abstract data type)Theoretical computer scienceHuman–computer interactionGeographyComputer graphics (images)Programming languageMathematicsArtificial intelligenceCartographyGeometryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Space is often described as a dynamic entity in human geographic theory, one that resists being pinned down to static representations. Co-produced in and through relations between various things and phenomena, space in these accounts is variously described as being contingent, processual, plastic, relational, situated, topological, and uneven. In contrast, most cartographic methods and tools are based on static, Euclidean understandings of space that can be reduced to a simple, mathematical description. In this work, I explore how cartography can deal with space as a dynamic and fluid concept that is entangled with the phenomena and objects being mapped. To those ends, I describe a method for creating animated maps based on relational understandings of space that are always in flux.This work builds on research in collaboration with Luke Bergmann, where we suggest a move from Geographic Information Systems (GIS) as we commonly know them to the broader realm of geographical imagination systems (gis) that are informed by spatial theory in human geography. The animated maps here are produced using our prototype gis software Enfolding, which use multidimensional scaling (MDS) to visualize relational spaces, in combination with Blender, an open-source 3D rendering program. Written in JavaScript and available as open source software, Enfolding is our first attempt to make gis an accessible set of tools that expand the possibilities for mapping by providing new grammars for creative cartographic practices.In the cartographic workflow presented here, I use Enfolding to produce manifolds from a set of points and user-defined distances between points. Changing those measures of distance – which might represent travel times, affective connections, communicative links, or any other relationship as defined by a user – produces shifting manifolds. Using the .obj export option in Enfolding, I then import the manifolds into Blender, using them as animation keyframes. In Figure 1, I have added a digital elevation model (DEM) to the 3D figure, producing an animated visualization of a dynamic and relational space that includes a hillshade.This workflow represents only one of many creative possibilities for innovative cartographic practices that engage with space as a matter of concern. With growing interest in 3D cartographic methods comes expanded possibilities for visualizing dynamic and relational spaces. Combining conceptual antecedents in both human and quantitative geography with current cartographic methods allows for new approaches to both mapping and space. The workflow and tools that have emerged from this research are presented here with the hope of spurring creative and exploratory cartographic work that draws from but also contributes to vibrant discussions in spatial theory and creative cartography.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
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