Preface: 3D GeoInfo 2021
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. 3D GeoInfo 2021, the 16th GeoInfo conference, is an annual ISPRS workshop offering a forum for leading international decision makers and prominent voices in the field of 3D Geoinformation across the academic, commercial, and public sectors. The 2021 workshop is organized in conjunction with the 7th International FIG workshop on 3D Cadastres. The 2021 event was held virtually. Topics included: 3D data creation and acquisition 3D data processing and analysis 3D data management - data quality, metadata, provenance and trust Data integration, information fusion, multi-modal data analysis 3D visualization, including gamification, virtual reality, augmented reality 3D and Artificial Intelligence/Machine Learning 3D and Big Data, parallel computing, cloud computing 3D city modeling, underground infrastructure modeling, topography, and bathymetry modeling Building Information Modeling, Digital Twins, Smart Cities, Smart Infrastructure Usability and Human-Computer interaction in 3D GIS 3D GIS, spatial analysis and other applications (such as 3D cadastral systems, land administration, utilities, asset management, infrastructure, navigation, urban planning, geology, archaeology, marine systems, simulations, autonomous vehicles, facilities management, energy modeling, disaster and risk management, pandemic monitoring) The 3D GeoInfo 2021 tracks received 73 manuscripts including 30 full papers and 43 extended abstracts. The manuscripts were reviewed with a double-blind review process by members of the organizing and scientific committee and external reviewers. Ultimately 24 papers were accepted for the ISPRS Annals and 24 papers for the ISPRS Archives. We thank all of the authors and reviewers for their contributions.We look forward to the 3D GeoInfo 2021 virtual oral presentations and the opportunity to exchange ideas within our workshop and with the presenters and visitors of the 7th International FIG workshop on 3D Cadastres.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,337 | 0,238 |
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 ».