“Don’t Lose Your Way”: How 4000 volunteers found 50,000 miles of lost historic paths in England and Wales using OSGeo technology
Notice bibliographique
Résumé
Across the UK there are a network of footpaths and bridleways on which members of the public are free to walk, accessing some of the country’s most beautiful landscapes and places of historic interest. However, thousands of miles of historic paths were missed when the UK’s definitive “rights of way” map was first created in the 1950’s. The UK Government has set a deadline of 2026 when applications for them to be reinstated will close, and they will be lost forever. In 2020, the Ramblers, a UK walking charity, embarked on a crowd source campaign to find, map and save these historic paths. Using a web application built with OS-Geo tech, around 4000 members of the public undertook a “spot the difference” comparison of every square kilometre of England and Wales, comparing the historic maps with those published today. A remarkable 50,000 miles of paths were found across the country, generating significant interest in the UK media. The project is now moving on to the next stage of building up supplementary historic evidence to support applications for their reinstatement. In this talk and interactive demonstration by the Ramblers and their geospatial partner Astun Technology, we will look at the background of the project, the technical solution, the results and what happens next. If you love the outdoors, historic maps and OSGeo technology including PostGIS and OpenLayers, and want to find out about an ancient route called the Fosse Way, then this is the talk for you! During the talk we will include a presentation of the project and also a live demonstration of how OSGeo technology was used to map our historic path network. You will discover more about the project, get to see some beautiful historic maps of England and Wales, and understand how OSGeo technology made the project a reality. Requirements for the Attendees – None Track – Use cases & applications Topic – FOSS4G implementations in strategic application domains: land management, crisis/disaster response, smart cities, population mapping, climate change, ocean and marine monitoring, etc. Level – 1 - Principiants. No required specific knowledge is needed.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».