Geospatial Intelligence in Business: A Geographic Information System-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Geographic Information Systems (GIS) have become a pivotal tool in modern business strategies, offering geospatial intelligence that significantly enhances decision-making processes. This paper analyzes recreational and sports facilities across Quebec using data from the Open Database of Recreational and Sport Facilities (ODRSF) sourced from Statistics Canada. The research identifies trends and patterns in facility distribution and density to provide insights into regional recreational infrastructure. The study utilizes descriptive analysis, geographic visualization, and heat map techniques to examine the concentration of facilities in various Census Subdivisions (CSDs). Key findings reveal that Gatineau, Montréal, Shawinigan, Laval, Québec, Longueuil, and Sherbrooke exhibit the highest recreational and sports facilities densities, indicating significant community engagement in these areas. The analysis also highlights the prevalence of parks, pools, and sports fields, with parks being the most common facility type, followed by pools and sports fields. The implications of these findings are substantial for businesses and policymakers. High-density regions present opportunities for targeted market strategies, including optimal site selection for new facilities and tailored product offerings. The study also suggests the potential for community-focused programs and partnerships to enhance recreational investments. Overall, the research provides substantial insights into the spatial distribution of recreational facilities, offering a basis for strategic planning and further investigation in the sports and leisure sector.
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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».