Sistema de Informação Geográfica (SIG) e base de dados geoespaciais do projeto Geodegrade
Notice bibliographique
Résumé
Geographic Information Systems (GISs) came into light when Canadian researchers started solving problems using different kinds of data accessed by a system of large-scale transport models. GISs have basically four components. Input data are the first component; acquired and generated data management is the second; edition (manipulation) and analysis functions, which will determine what is to be generated by the GIS, are the third one; and the fourth and last component are the output data, which will be differentiated by their quality, accuracy and easiness of use, and which, similarly to the input data, may be reproduced as maps, tables and graphs. The project 'Development of Geotechnologies for the Identification and Monitoring of Pasture Degradation Levels GeoDegrade' aims to develop geotechnologies to identify and monitor the degradation level of pastures in the Amazônia, Cerrado and Mata Atlântica biomes. In the project, the GIS will be used to standardize, organize and integrate different types of data obtained and generated by the project in a single database: 1. primary data obtained at the field; 2. previously surveyed geospatial information, digital or printed; and 3. images from satellites. In this context, this work has the aim of demonstrating the use of the GIS as a tool for the management and organization of the information platforms generated by the GeoDegrade project.
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 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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,009 |
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 ».