MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285794399 · doi:10.1080/00087041.2021.1982458

Soviet Tourist Maps: A Short Overview

2022· article· en· W4285794399 sur OpenAlexaboutno aff
Ian Byrne

Notice bibliographique

RevueThe Cartographic Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Geography and Cartography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismQuarter (Canadian coin)GeographyCartographySoviet unionAgency (philosophy)Regional scienceState (computer science)EconomyPolitical scienceArchaeologySociologyComputer scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, many maps produced in the former Soviet Union have become available. However, researchers have focused on topographical maps or those of Western cities produced by the General Staff for military use, and less on maps created by GUGK, the state mapping agency, for domestic purposes, including tourism. By contrast, this paper focuses on maps produced for tourists, whether travelling by private car or on an organized rail or bus tour. The 42 maps reviewed take three main forms: those covering a single administrative region, ranging from an oblast to a Soviet republic; those of a specific tourist area or associated with a literary hero; and strip maps connecting major cities. The paper considers the general design and symbology used on these maps, tracing some of the stylistic changes and developments in the quarter-century prior to the collapse of the Soviet Union.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0180,028
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Cartographic JournalMême sujetHistorical Geography and CartographyTravaux en français237 207