From Footsteps to Maps : A Workflow to Create Hiking Maps for Remote Areas
Notice bibliographique
Résumé
Hiking is an increasingly popular outdoor activity that significantly contributes to the growth of tourism in mountainous and remote regions. As this trend continues, the demand for reliable, user-friendly maps for safe and environmentally conscious exploration also grows. However, many remote hiking areas lack maps due to limited availability and quality of official spatial data, and because there is often no personnel with the necessary GIS expertise or problem-specific guidance available for creating such maps. This thesis presents a detailed workflow for creating printed hiking maps for areas where conventional data sources lack information or detail, based on GPS tracks and open-source data using ArcGIS Pro. The workflow addresses data integration, cleaning, combining local knowledge with existing contextual data, terrain visualization, and map layout preparation—focusing on the trails surrounding the remote hiking lodge Nuk Tessli in British Columbia, Canada. The result of the workflow will be a large-scale hiking map designed for offline navigation, enhanced safety and to contribute to environmental protection. By demonstrating how easily collectible GPS data in combination with basic GIS techniques and local insights can be used to create accurate and informative hiking maps, this work contributes to improving the accessibility of GIS tools for a broader group of users, and through that ultimately the availability of maps for remote areas.
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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,028 |
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 ».