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Enregistrement W4200003897 · doi:10.3138/cart-2021-0023

Evaluating Narrative in Geoportals for Territorial Public Policies

2021· article· fr· W4200003897 sur OpenAlexvenueno aff
Luís Baptista, Ana Figueiras

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La planification territoriale demande que nous disposions de plusieurs cartes faisant référence aux différentes couches d’information nécessaires pour représenter le territoire en fonction d’un grand nombre de variables. Au Portugal, à l’échelon municipal, le Plan directeur municipal (PDM – plano diretor municipal) est l’outil de gestion qui fonde la planification et l’organisation à long terme du territoire. Puisque le PDM impose des contraintes à la population, celle-ci devrait pouvoir y accéder et l’interpréter facilement. Pourtant, à cause de l’énorme quantité d’information qu’il contient, les gens ont souvent du mal à comprendre son contenu, présenté uniquement sous la forme d’éléments cartographiques statiques. La comparaison de 60 sites web offrant des renseignements géographiques à un vaste public a permis de constater que les données sont plus engageantes quand elles s’accompagnent d’éléments narratifs, visuels et interactifs et qu’elles sont présentées en portions variables, avec l’information nécessaire pour les partitionner, y naviguer ou y faire des recherches. Cette flexibilité est particulièrement importante dans les grands ensembles de données, dont la compréhension et l’analyse adéquates exigent un niveau décroissant de complexité. Nous avons constaté que les géoportails consacrés aux politiques publiques en matière de territoire souffraient d’un manque d’éléments narratifs et que ceux-ci en amélioreraient la compréhension. Puisqu’il est difficile pour le grand public de comprendre la stratégie que la municipalité cherche à implanter, la participation citoyenne, bien que possible, ne produira pas les résultats escomptés.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0190,017
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,003

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
Routes d'admission1
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