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Enregistrement W7029635196

La gestion et le partage des données des sentiers récréatifs canadiens : une nouvelle norme des données intégrées à un SIG Web

2018· other· fr· W7029635196 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2018
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeb siteContext (archaeology)General interest
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Québec, comme l’ensemble du Canada, compte un vaste réseau de sentiers récréatifs. Les personnes qui désirent réaliser des activités sur ces sentiers ont souvent pour défi de trouver des sources d’information fiables pour leur besoin de planification. Selon le type d’activité, ou la région à visiter, les informations sont bien souvent incomplètes et dispersées à travers divers organismes. Dans cette optique, l’organisme Canada Hippique, à travers l’organisme québécois Cheval Québec, s’est intéressé au développement d’un système d’information géographique (SIG) unique permettant de rassembler les données des sentiers, de les rendre accessibles aux utilisateurs et de fournir des informations de rétroaction aux gestionnaires. Le présent travail repose sur le développement d’un nouveau schéma Geographic Markup Langage (GML), et d’un prototype de système d’Information géographique sur le Web (SIG Web) dédié à la gestion et à la diffusion des données géographiques relatives aux sentiers récréatifs canadiens. Cette recherche a comme mission de permettre la cartographie Web des données géospatiales des sentiers produits par les différents partenaires, mais aussi une meilleure interopérabilité des données et une plus grande pérennité du système créé. Le document présente comme résultat principal le nouveau schéma GML pour la gestion des données en lien avec les sentiers récréatifs, appelé Trail Geographic Markup Language(TrailGML), et la présentation d’un prototype de SIG Web pour la diffusion et l’affichage des données.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,179 · 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
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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