Notice bibliographique
Résumé
Abstract Geovisualization refers to the visual exploration, analysis, synthesis and presentation of geospatial This paper presents findings from research that has focused on developing and applying geovisualization techniques and technologies for use within retail location decision support. Retailers represent a major user group of Geographic Information System-based (GIS) decision support technologies, with applications ranging from trade area mapping to store portfolio planning. However, the ability to handle spatial-temporal data, visualize change, and explore the temporal dimension of spatial data is limited within conventional GIS. The paper details the development of a prototype geovisualization system that has been designed to enable visualization of spatial-temporal change of retail-related From this explicitly visual paradigm, a number of examples of potential analysis are examined at four different scales of analysis: national, regional, market and micro-level. The paper highlights both the challenges and potential to enhance retail decision support by integrating geovisualization techniques and technology within decision support activities. Resumes La se refere a l'exploration, l'analyse, la synthese et la presentation visuelles de donnees geo-spatiales. Cet article presente les resultats de recherches qui ont mis l'emphase sur le developpement et l'application de techniques de pour une utilisation au sein d'aide a la decision de localisation de commerces au detail. Les detaillants representent un groupe d'utilisateurs majeurs de technologies d'aide a la decision basees sur les systemes d'information geographique, avec des applications allant de la cartographie d'aires d'echange a la planification de portefeuilles de boutiques. Cependant, l'habilite a maitriser des donnees spatio-temporelles, visualiser le changement et explorer la dimension temporelle de donnees spatiales est limitee au sein de SIG conventionnels. L'article decrit le developpement d'un systeme prototype de qui a ete dessine afin de permettre la visualisation du changement spatio-temporel de donnees reliees au commerce de detail. De ce paradigme explicitement visuel, un nombre d'exemples d'analyses potentielles sont examines a quatre differentes echelles : nationale, regionale, echelle de marche et micro echelle. L'article souligne autant les defis et le potentiel d'augmentation du support decisionnel du commerce de detail en integrant des techniques et la technologie de au sein d'activites d'aide a la decision. Introduction Geovisualization research has gained considerable momentum over recent years within the fields of GIS, cartography and spatial statistics. The aim of is to turn large heterogeneous data into information (interpreted data) and subsequently, into knowledge (understanding derived from information). As MacEachren and Kraak (2001: 3) define, geovisualisation integrates approaches from visualization in scientific computing, cartography, image analysis, information visualization, exploratory data analysis and geographic information systems to provide theory, methods and tools for visual exploration, analysis, synthesis and presentation of geospatial data. Figure 1 provides a conceptual framework for geovisualization system use, defined along three axes: (i) the nature of the tasks performed--from knowledge construction to the sharing and dissemination of information; (ii) the type of users--ranging from domain experts to the general public; and, (iii) the level of interaction with the data--referring to the extent to which the user will have control over the system and the underlying geospatial data (i.e., open source versus black-box). The four primary functions of geovisualization can be placed along the central diagonal of the geovisualization use space: explore, analyze, synthesis and present (MacEachren et al 2003; MacEachren 1994). …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».