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Enregistrement W7045424919

Areas of Same Cardinal Direction

2023· article· en· W7045424919 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigitalCommons (California Polytechnic State University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueConstraint Satisfaction and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardinal directionObject (grammar)Relation (database)Spatial relationSpatial intelligenceField (mathematics)Frame of referenceReference frameSet (abstract data type)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardinal directions, such as North, East, South, and West, are the foundation for qualitative spatial reasoning, a common field of GIS, Artificial Intelligence, and cognitive science. Such cardinal directions capture the relative spatial direction relation between a reference object and a target object, therefore, they are important search criteria in spatial databases. The projection-based model for such direction relations has been well investigated for point-like objects, yielding a relation algebra with strong inference power. The Direction Relation Matrix defines the simple region-to-region direction relations by approximating the reference object to a minimum bounding rectangle. Models that capture the direction between extended objects fall short when the two objects are close to each other. For instance, the forty-eight contiguous states of the US are colloquially considered to be South of Canada, yet they include regions that are to the North of some parts of Canada. This research considers the cardinal direction as a field that is distributed through space and may take on varying values depending on the location within a reference object. Therefore, the fundamental unit of space, the point, is used as a reference to form a point-based cardinal direction model. The model applies to capture the direction relation between point-to-region and region-to-region configurations. As such, the reference object is portioned into areas of same cardinal direction with respect to the target object. This thesis demonstrates there is a set of 106 cardinal point-to-region relations, which can be normalized by considering mirroring and 90° rotations, to a subset of 22 relations. The differentiating factor of the model is that a set of base relations defines the direction relation anywhere in the field, and the conceptual neighborhood graph of the base relations offers the opportunity to exploit the strong inference of point-based direction reasoning for simple regions of arbitrary shape. Considers the tiles and pockets of same cardinal direction, while a coarse model provides a union of all possible qualitative direction values between a reference region and a target region.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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