Interactive visualization tools for spatial data & metadata
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the focus of cartographic research has shifted from the cartographic \ncommunication paradigm to the scientific visualization paradigm. With this, there has been a \nresurgence of cognitive research that is invaluable in guiding the design and evaluation of \neffective cartographic visualization tools. The design of new tools that allow effective visual \nexploration of spatial data and data quality information in a resource management setting is \ncritical if decision-makers and policy setters are to make accurate and confident decisions that \nwill have a positive long-term impact on the environment. \nThe research presented in this dissertation integrates the results of previous research in \nspatial cognition, visualization of spatial information and on-line map use in order to explore the \ndesign, development and experimental testing of four interactive visualization tools that can be \nused to simultaneously explore spatial data and data quality. Two are traditional online tools \n(side-by-side and sequenced maps) and two are newly developed tools (an interactive "merger" \nbivariate map and a hybrid o f the merger map and the hypermap). \nThe key research question is: Are interactive visualization tools, such as interactive \nbivariate maps and hypermaps, more effective for communicating spatial information than less \ninteractive tools such as sequenced maps? A methodology was developed in which subjects used \nthe visualization tools to explore a forest species composition and associated data quality map in \norder to perform a range of map-use tasks. Tasks focused on an imaginary land-use conflict for a \nsmall region of mixed boreal forest in Northern Alberta. Subject responses in terms of \nperformance (accuracy and confidence) and preference are recorded and analyzed. Results show \nthat theory-based, well-designed interactive tools facilitate improved performance across all \ntasks, but there is an optimal matching between specific tasks and tools. The results are \ngeneralized into practical guidelines for software developers. The use of confidence as a measure \nof map-use effectiveness is verified. In this experimental setting, individual differences (in terms \nof preference, ability, gender etc.) did not significantly affect performance.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».