GeoAI, counter-AI, and human geography: A conversation
Notice bibliographique
Résumé
This conversation inaugurates a new venture for Dialogues in Human Geography in which we host a discussion on topics of concern to our readers. Inspired by the underlying ethos of the journal as a place for dialogue, this is neither an interview nor an article, but rather an opportunity to bring together people with a range of views. In this discussion, we begin by tackling the issue of artificial intelligence and machine learning in geography, sometimes called GeoAI (geographic artificial intelligence). What is at stake with this development? We discuss how the legacy of the critical GIS movement, and specifically what Renée Sieber calls ‘counter-AI’, may yet have a role to play. For Krzysztof Janowicz, geographers are just getting started with GeoAI and many exciting developments lie ahead. Yet both sound a note of caution about data representation, bias, and blackboxing algorithms, as well as the need for accountability and how, ultimately, critique should be situated. The conversation took place in July 2022, and has been edited for clarity.
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 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 | 0,047 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,055 |
| Communication savante | 0,022 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».