DEVELOPMENT OF 3D MARINE CADASTRE DATA MODEL BASED ON LAND ADMINISTRATION DOMAIN MODEL
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A new version of the Land Administration Domain Model (LADM) has been discussed and is under further development in ISO/TC 211 on Geographic Information. One of the extending parts is where the model can accommodate complex and advanced marine properties and cadastral objects. Currently, the fundamentals part of this new version (LADM Edition II) has been examined by the committee, and a few elements need to be considered, especially for marine space georegulation. Based on the possibility of embedding LADM with marine cadastre as agreed by several researchers, the concept of marine cadastre data model within land administration context has been anticipated in many countries (e.g., Canada, Greece, Turkey, Australia, and Malaysia). Part of the research focused on constructing and developing the appropriate data models to manage marine spaces and resources most effectively. Several studies have attempted to establish a conceptual model for marine cadastre in Malaysia. However, there is still no acceptable marine data model. Thus, this paper proposed a marine data model for Malaysia based on the international standard, LADM. The approach, by definition, can be applied to the marine environment in terms of controlling and modelling a variety of rights, responsibilities, and restrictions. The Unified Modelling Language (UML) application was utilized to construct the conceptual and technical models via Enterprise Architect as part of the validation process. The data model was constructed within the marine's concept in Malaysia to meet international standards. The features of the data model were also discussed in the FIG workshop (9th LADM International Workshop 2021). The experiment on the data model also includes 3D visualization and simple query.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle