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

Mapping dynamic, non-Euclidean spaces

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

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
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