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Enregistrement W4237310638 · doi:10.24124/2008/bpgub530

Evaluation of a Public Participatory GIS tool within a public planning case study.

2008· dissertation· en· W4237310638 sur OpenAlexaboutno aff
Conor Tripp

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic participation GISParticipatory GISCitizen journalismGeographic information systemPublic participationParticipatory planningEnvironmental planningVolunteered geographic informationGIS and public healthEnvironmental resource managementGeographyKnowledge managementData scienceComputer sciencePublic relationsPolitical scienceWorld Wide WebCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of Public Participatory Geographic Information Systems (PPGIS) is to use the practices of GIS and mapping to promote knowledge production and efficient decision-making. PPGIS has the ability to empower potentially marginalized populations, who have limited ability to express themselves in the public arena, using geographic technology education and participation. PPGIS is being increasingly recognized as a valuable method for gathering public knowledge and opinions. This study evaluates the usefulness of a PPGIS tool compared with a traditional participatory method in an environmental planning case study within north-western British Columbia (BC), Canada. Attitudes of lay public and expert planners were surveyed on the usefulness of the PPGIS tool and paper PP (Public Participation) method. The results of this study suggest that the PPGIS tool has the ability to be used, in certain situations, as a means of providing and collecting public information. However, its use is limited for certain public groups as it requires a certain level of computer literacy and technological infrastructure. As a result, the simplicity and familiarity of traditional participatory methods need to be integrated with GIS-based participatory methods.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,320
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,116 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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