Contour Line Stylization to Visualize Multivariate Information
Notice bibliographique
Résumé
Contour plots are widely used in geospatial data visualization as they provide natural interpretation of information across spatial scales. To compare a geospatial attribute against others, contour plots for the base attribute (e.g., elevation) are often overlaid, blended, or examined side by side with other attributes (e.g., temperature or pressure). Such visual inspection is challenging since overlay and color blending both clutter the visualization, and a side-by-side arrangement requires users to mentally integrate the information from different plots. Therefore, these approaches become less efficient as the number of attributes grows. In this paper we examine the fundamental question of whether the base contour lines, which are already present in the map space, can be leveraged to visualize how other attributes relate to the base attribute. We present five different designs for stylizing contour lines, and investigate their interpretability using three crowdsourced studies. Our first two studies examined how contour width and number of contour intervals affect interpretability, using synthetic datasets where we controlled the underlying data distribution. We then compared the designs in a third study that used both synthetic and real-world meteorological data. Our studies show the effectiveness of stylizing contour lines to enrich the understanding of how different attributes relate to the reference contour plot, reveal trade-offs among design parameters, and provide designers with important insights into the factors that influence interpretability.
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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 | 0,004 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».