GeoHexViz: A Python package for the visualizinghexagonally binned geospatial data
Notice bibliographique
Résumé
Geospatial visualization is often used in military operations research to convey analyses to both analysts and decision makers.For example, it has been used to help commanders coordinate units within a geographic region (Feibush et al., 2000), to depict how terrain impacts vehicle performance (Laskey et al., 2010), and inform training decisions in order to meet mission requirements (Goodrich et al., 2019).When such analyses include a large amount of point-like data, combining geospatial visualization and binning -in particular, hexagonal binning given its properties such as having the same number of neighbours as sides, the centre of each hexagon being equidistant from the centres of its neighbours, and that hexagons tile densely on curved surfaces (Carr et al., 1992;Sinha, 2019) -is an effective way to summarize and communicate the data.Recent examples in the military and public safety domains include assessing the impact of infrastructure on Arctic operations (Hunter et al., 2021) and communicating the spatial distribution of COVID-19 cases (Shaito & Elmasri, 2021) respectively.However, creating such visualizations may be difficult for many since it requires in-depth knowledge of both Geographic Information Systems and analytical techniques, not to mention access to software that may require a paid license, training, and in some cases knowledge of a programming language such as Python or JavaScript.To help reduce these barriers, GeoHexViz -which produces publication-quality geospatial visualizations with hexagonal binning -is a Python package that provides a simple interface, requires minimal in-depth knowledge, and either limited or no programming.The result is an analyst being able to spend more time doing analysis and less time producing visualizations.
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,031 |
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 ».