Cemetery Mapping and Digital Data Analysis: A Case Study in Minnesota, USA
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how geospatial technologies can be used in the aid of local-level cemetery management with limited resources using a case study in Woodland Hills Memorial Park Cemetery, Minnesota, USA. The hard-copy records in a handwritten ledger were manually transferred into an Excel table. The spatial data of the gravesites were collected using a Trimble Geo 7X unit with a Zephyr antenna and a Laser Rangefinder sensor over the summer of 2017. A geodatabase was constructed by joining the Excel table with the GPS data in GIS. A procedure was also developed to map the spatial distributions of plots and analyze the demographic data. It was demonstrated that a very high locational accuracy could be achieved based on carefully designed GPS data collection strategies. In addition, the data analysis results revealed that there were 12,190 plots in total, approximately half of which were still available for purchase. Among the 5,906 inhabitants buried at the Woodland Hills, many were ethnically German and Scandinavian, of whom 9.7% were veterans and nearly half were from the Greatest Generation (born between 1901 and 1927). The birth, death, and age distributions are significantly different between the nonveteran and veteran groups. Clustered patterns were identified for the filled plots and all the Generation categories. Such results will be beneficial to local cemetery managers to plan for further development as well as to future historians or individuals interested in the local culture and history. The proposed methods can greatly facilitate local-level cemetery data collection, mapping, query, and analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».