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Enregistrement W7024053214

Realização do Processo de Editoração Cartográfica Utilizando Aplicativos Livres de Geoprocessamento

2011· article· en· W7024053214 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioteca Digital da Memória Científica do INPE (National Institute for Space Research) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGeography and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionTSG101Articular cartilage damageDiafiltrationProcess (computing)Tubulopathy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production of cartographic mapping has undergone many transformations over the years, from extensive use of analog instruments to digital media. Currently, much of this process is accomplished with the help of computers, requiring a large investment in computer systems. In the early 90's came a movement called Free Software, which aims to reduce dependence on technology to large multinational organizations that dominate many segments of information technology. Thus, several programs were developed for general use and replacing it satisfactory so-called proprietary software. Lately, it has also been developed Software for the area of geoprocessing. The map publishing process is essential in the production of a map and requires mastery of several techniques, one of the most complex tasks of cartography. This study presents a new way to accomplish this important task, seeking to harness the latest advances in mapping using free software and automating parts of the process to facilitate its implementation. Another important issue explored in this work is the use of technologies related to web services, in view of the importance acquired by the Internet in disseminating all sorts of information. The Internet has gained greater importance in the dissemination of spatial data from the time when several countries have invested in Spatial Data Infrastructures (SDI's) such as Canada, with GeoConnections and the European countries with the Inspire.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,054

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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