An Investigation of Coordinates as Mathematical Evidence for Cadastral Surveying in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
This research delves into the topic of coordinates as legal survey evidence for boundary positions. It is spurred by the recently adopted Hybrid Cadastre project in Alberta, Canada and the evidentiary changes concurrent with this initiative. A review of literature pertaining to how survey evidence in assessed historically under the Hierarchy of Evidence, as well as the implications of modern evidentiary initiatives with coordinates is provided. Hypotheses are formed from this literature review and enlighten the qualitative study design. Key informant interviews apprise of the profession’s perspectives on this form of evidence are assessed using qualitative methods. Informants included practicing land surveyors, academics, members of the public, and government officials. A descriptive narrative approach was applied to the informant’s feedback to generate emergent themes. Informant feedback was assessed against the themes by incorporating an ordinal scale to provide a parameterized data set. Inferences made from this dataset prime the synthesis and theory development. In synthesis, an emergent theory on coordinates as evidence is provided as well as a continuum for assessing coordinate based evidentiary initiatives. When properly framed within the legislative framework and in specific de facto applications coordinates can govern legal survey boundaries and be considered a sui generis form of boundary evidence. An emergent continuum is proposed to provide a metric for assessing future applications of coordinates as evidence in alternate jurisdictions. This continuum is founded in the principles of cadastral management, and ensuring the public's continued faith in the land framework. Conclusions are provided relating to the adoption of coordinates as evidence currently within the land framework and case law. Ultimately future adoption of coordinates as evidence is a topic that requires legislative intervention to provide for widespread adoption and acceptance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».