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Enregistrement W4409250000 · doi:10.1016/j.infgeo.2025.100012

Geographic information discipline development: Demands, Strategy and challenges

2025· article· en· W4409250000 sur OpenAlexaff
Guonian Lü, Juhua Xiong, Mingguang Wu, Linwang Yuan, Jonathan Li, Min Chen, Zhaoyuan Yu, Liangchen Zhou, Songshan Yue, Xueying Zhang, X. Li, Xin Li, Fahu Chen, Chenghu Zhou, Zhonghao Zhang, Yang Gao

Notice bibliographique

RevueInformation Geography · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData scienceGeographyEnvironmental planningRegional scienceProcess managementComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geographic Information Discipline serves as a critical pillar driving continuous innovation in Earth system science, geography, smart cities, and ecological conservation. Against the backdrop of intensified global environmental changes and diversified societal demands, this discipline faces a dual-challenge of theoretical innovation and technological breakthrough. This paper analyzes geographic information discipline from three perspectives: disciplinary demands, development strategies, and frontier challenges. In terms of disciplinary demands, we explores the requirements of Earth system science for multi-source data integration, dynamic model construction, and cross-scale analysis, as well as the evolving trends of geography within the framework of the ternary world (i.e., physical, human, and information). Regarding development strategies, we proposes strategic pathways from a multidisciplinary perspective encompassing information science, information geography, and geolinguistics. These include advancing the discipline through geographic language development, multi-modal representation, virtual-real integration, and the establishment of a universal language framework. Meanwhile, the paper addresses current theoretical and technical bottlenecks, such as insufficient modeling of information world, limited capacity for high-dimensional dynamic data processing, and the technical demand for real-time 3D scene representation. We emphasizes that under the globalization and digital transformation, geoinformatics is undergoing a comprehensive leap from the physical-human duality to the physical-human-information triad by integrating theories from information science, geography, and cognitive science. Moving forward, the discipline must focus on intelligent systems, multidimensional dynamic analysis, and multidisciplinary collaborative innovation to better address complex geographic phenomena and provide scientific and technological support for global environmental management, resource optimization, and sustainable development. • Geographic Information Discipline drives innovation in Earth system science, smart cities, and ecological conservation, facing challenges in theory and technology. • This paper explores geoinformatics through disciplinary demands, strategies, and challenges, proposing multidisciplinary pathways. . • The study emphasizes the shift from physical-human duality to a triad, integrating information science, geography, and cognitive science. • Key challenges include limited modeling of informational spaces, high-dimensional data processing, and real-time 3D scene representation. • Future development must focus on intelligent systems, dynamic analysis, and multidisciplinary collaboration for global sustainability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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