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Enregistrement W4286512632 · doi:10.3138/cart-2020-0016

A Geospatial and Geo-historical Library for a Space–Time Analysis of Catu Territory

2022· article· fr· W4286512632 sur OpenAlexvenueno aff
Adriana Andrade Arnaut, José Gomes dos Santos, Paulo Márcio Leal de Menezes

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les cartes anciennes peuvent servir de documents sources pour décrire et décoder l’espace géographique, dans la mesure où elles comportent des éléments utiles pour comprendre la formation et l’évolution d’un territoire. L’objectif principal de cette étude était de produire une visualisation spatiale du territoire de Catu compatible avec un environnement computationnel en relevant les éléments cartographiés (données géospatiales, géohistoriques et toponymiques) dans la Planta Topographica de la paroisse et municipalité de Santa Anna do Catu, dans la région d’Alagoinhas, au Brésil. Ce « plan topographique », daté de 1888, est le principal document sur lequel s’appuie notre recherche. Les éléments illustrés sur cette carte d’époque ont été comparés aux données géographiques de la cartographie officielle du Brésil. La comparaison de cartes provenant de périodes différentes s’avère être une méthode très utile pour étudier la dynamique territoriale. Mais pour ce faire, afin de reconstruire et de corriger les erreurs dans la représentation cartographique des éléments à analyser, il faut d’abord créer des entrepôts de données en formats matriciel et vectoriel. Le géoréférencement de la Planta a été réalisé au moyen d’un logiciel SIG, dans le but de conserver, aussi rigoureusement que possible, la forme des caractéristiques géographiques illustrées. La toponymie employée sur ce document est relativement dense. Elle révèle une forte présence des cultures portugaise et autochtone qui caractérisent, encore aujourd’hui, l’identité du territoire de Catu.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0190,031
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1310,047

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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