CARTOD / MAPOD. Une application de visualisation de la demande de transport locale par déformation des arêtes et des sommets pour augmenter la lisibilité
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de l’application CARTOD est d’autoriser la géovisualisation de l’ensemble de l’information présente dans une matrice de flux sous la forme d’un graphe spatialisé et cela, sans opérer de sélection a priori des valeurs à représenter. La représentation des flux pose, en effet, un problème majeur de lisibilité lorsque la matrice est dense. Sachant que le nombre d’arêtes est fonction du nombre N de lieux d’origine et de destination, les N(N-1) figurés qui les représentent se traduisent sur la figure par un chevauchement trop important : c’est l’effet spaghetti (Breukelman & al., 2009). Ce problème général étant aussi de nature topologique, puisque les lieux sont nécessairement localisés, nous proposons deux solutions, outre l’utilisation d’une sémiologie adaptée. La première vise à agir sur la localisation des arêtes et la seconde sur celle des n½uds, soit respectivement sur les flux et sur les lieux. L’application CARTOD est ainsi fondée sur un mode de représentation inédit qui s’inspire du 'chord diagram' (Stoica et al., 2001) d’une part et, de l’autre, sur une méthode de déformation des arêtes et des sommets (Holten, 2006) ; toutes deux assurent la lisibilité de la figure et la conservation des motifs des flux à l’échelle concernée. Edge bundling, Jflowmap
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».