Spatial Thinking, GIS, and Community Stories
Notice bibliographique
Résumé
Geographic Information Systems (GIS) and maps are being used in exciting ways to engage communities around issues and to tell nuanced, complex, and even conflicting stories. This has the potential to shift power dynamics and shape new and enhanced knowledge of places and the people and experiences within those places. This talk will provide an introduction to GIS and spatial thinking through an overview of social and environmental justice applications of GIS in communities and examples of compelling mapping projects, in Vancouver and beyond. Looking to the future, ideas for using maps to shift perspective, communicate divergent experiences of place, and engage communities will also be discussed.\nSPEAKER BIO\nJulie Jones is a GIS & Map Librarian and Librarian for Geography at SFU. Previous to her role at SFU, she was a Liaison Librarian at McGill University (2010-2015) with a portfolio that included Geography, Urban Planning, and Social Work. From 2008 to 2010 she held concurrent positions as a librarian at Metro Vancouver's Harry Lash Library and the Fraser Valley Regional Library. Delivering GIS and data literacy workshops has been a part of Julie's work for several years, and it is something she is passionate about because it provides her with an opportunity to demystify powerful and useful—but sometimes intimidating—concepts and ideas. Developing the Library's geospatial data and map collections so that they meet the needs of researchers and the community is another exciting area of her work. Julie holds a Master of Library and Information Studies from McGill University and a BA in English Literature from UBC. She is interested in the ways spatial thinking and GIS can empower citizens, make complex data more accessible, and help us better understand each other. Her recent research has included climate change research syntheses and the examination of the role of librarians in systematic reviews.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,045 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».