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Enregistrement W4250008402 · doi:10.4018/9781599047591.ch019

Collaborative Geographic Information Systems

2011· book-chapter· en· W4250008402 sur OpenAlexaff
Shivanand Balram, Suzana Dragićević

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory GISPublic participation GISArgumentation theoryGeographic information systemDeliberationComputer scienceGIS and public healthKnowledge managementCitizen journalismData scienceGeographyManagement scienceWorld Wide WebEngineeringPolitical scienceCartographyEpistemologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes the origins, boundaries, and structures of collaborative geographic information systems (CGIS). A working definition is proposed, together with a discussion about the subtle collaborative vs. cooperative distinction, and culminating in a philosophical description of the research area. The literatures on planning and policy analysis, decision support systems, and geographic information systems (GIS) and science (GIScience) are used to construct a historical footprint. The conceptual linkages between GIScience, public participation GIS (PPGIS), participatory GIS (PGIS), and CGIS are also outlined. The conclusion is that collaborative GIS is centrally positioned on a participation spectrum that ranges from the individual to the general public, and that an important goal is to use argumentation, deliberation, and maps to clearly structure and reconcile differences between representative interest groups. Hence, collaborative GIS must give consideration to integrating experts with the general public in synchronous and asynchronous space-time interactions. Collaborative GIS provides a theoretical and application foundation to conceptualize a distributive turn to planning, problem solving, and decision making.Request access from your librarian to read this chapter's full text.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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