Never the twain shall meet? An intellectual history of participatory mapping
Notice bibliographique
Résumé
Participatory mapping is a broad and diverse field of research and practice that involves non-expert mapmakers in gathering, documenting, and sharing data on spatially bounded issues, creating maps that reflect place-based knowledge. The field encompasses a range of approaches, from countermapping to Public Participation GIS (PPGIS), which differ in their influences, methods, applications, and goals. This diversity has contributed to a lack of consensus on what participatory mapping is, how it is used, and whether a universal methodology exists. Through a scoping literature review of academic papers with 'participatory mapping' in the title or abstract, we have constructed an intellectual history of the field, examining how it has been used, when, where, and for what purposes over time. We find that shifting understandings of participation, the influence of geospatial technologies, and the expansion of participatory mapping beyond geography have been central to its evolution. Our analysis identifies two distinct approaches to participatory mapping, differentiated by their aims of engagement, methodological orientation, emphasis on process or method, common areas of application, publication sources, and geographic contexts. This intellectual history enhances our understanding of participatory mapping research, tracing key trends, changes, and the future trajectory of the field.
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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 | 0,052 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,081 |
| Communication savante | 0,017 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».