Nature's Past Episode 046: Historical GIS Research in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, environmental historians and other historians have been working with maps in new ways. Specifically, they have been using HGIS software, that is, historical geographic information systems. You may have heard a bit about this already. \n \nHGIS has allowed historians to take historical data and visualize and analyze it spatially. This allows one to present evidence in new ways, but perhaps more significantly, it provides researchers with novel approaches to the analysis of historical data. We can see things in the data with HGIS that we couldn’t see before. \n \nHGIS research has taken off in the field of environmental history. More researchers have been using HGIS as part of what some have called a “spatial turn” in scholarship. Census data, municipal assessment rolls, and aerial photographs, just to take a few examples, can be analyzed and presented in new ways spatially with HGIS software. \n \nGetting started with HGIS can be intimidating and it often requires collaboration among historians, geographers, librarians, and other scholars. To help researchers in the field of environmental history get acquainted with the uses of this technology, the University of Calgary Press and the Network in Canadian History and Environment have published a new book called, Historical GIS Research in Canada. You can read our review of the the book here. \n \nOn this episode of the podcast, we speak with the editors of this new book, Jennifer Bonnell and Marcel Fortin as well as a couple of the contributors. \n \nPlease be sure to take a moment to review this podcast on our iTunes page.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,001 |
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 ».