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Enregistrement W4250602491 · doi:10.4018/978-1-61350-453-6.ch011

Urban Environmental Applications of GIScience

2011· book-chapter· en· W4250602491 sur OpenAlexaboutno aff
Buket Ayşegül Özbakır

Notice bibliographique

RevueAdvances in environmental engineering and green technologies book series · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographic information systemGIS and public healthGeographyContext (archaeology)Data scienceAcronymSpatial contextual awarenessSpatial analysisComputer scienceInformation systemCartographyRemote sensingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geographic Information Systems (GIS) are computer-based systems used to store and manipulate geographical data, and perform spatial analysis. These systems serve to reveal the patterns, relationships, and anomalies, or sometimes invisible characteristics of the geographical data in various applications. While the term “GIS” indicates an object or tool, GIScience, the acronym for Geographic Information Science, covers a broader context of methodologies behind spatial data analysis. Among different application areas of GIS, “environmental monitoring and modeling” plays a significant role in the development of the very first GIS in the world-The Canada Geographic Information Systems (CGIS) in the mid-1960s. After almost 40 years of history, significant changes and challenges took place in the geographic information research agenda. This chapter will point out some of the vital tools and methods used in GIScience (including GIS, remote sensing and 3D modeling) to grasp issues of our urban environments. With recent technological advances that facilitate our understanding of the environment; it is more evident that the vision of more “livable” cities is not too far but not easy as well.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeSans objet
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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