Problem optimalnih kartografskih projekcija : Problem of the optimal cartographic projections
Notice bibliographique
Résumé
Kartografske projekcije primjenjuju se za grafičko prikazivanje teritorija u sitnom mjerilu. Pravilnim izborom projekcije smanjuju se deformacije prikazanog teritorija, koji je omeđen graničnom linijom. U većini slučajeva ta granična linija nije neka matematički definirana krivulja, koja se najlakše prikazuje u obliku zatvorenog poligona. Optimalne kartografske projekcije, slijedeći neki definirani kriterij, trebale bi utvrditi konstante projekcije s najmanjim mogućim deformacijama. Airy-Kavrajski kriterij vodi direktno do optimizacije Euklidske norme, a to znači do metode najmanjih kvadrata. Brzi moderni kompjutori omogućuju jednostavnu optimizaciju bilo koje analitički definirane projekcije za teritorije čija granica se aproksimira konačnim nizom individualnih točaka. : Cartographic projections are basis for the graphical representation of various territories in small scale mapping. Proper selection of projection reduces the deformation of the presented territory, which is bounded by a boundary line. In most cases, this border line is not a mathematically defined curve, which is most easily displayed in the form of a closed polygon. The optimal cartographic projections based on a selected criterion of quality are those whose constants lead to the smallest value of the criterion. In the presented work it is recommended to use Airy-Kavrajski criterion whose minimization is actually minimization of the second Euclidean norm. The solution of optimal projections of various classes is reduced to the method of least squares. Fast modern computers enable the optimization of an arbitrary territory by evaluating the selected criterion in a finite number of points.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».