Notice bibliographique
Résumé
New advances in spatial information technology have made available large amount of spatial data from different sources with different quality levels. Today, the important challenge for the scientists in geographical information sciences is how to integrate these data in order to respond to the new and emerging needs of the society for the higher spatial data quality. Modern and personalized applications of the geospatial data require efficient, interactive and on-the-fly data integration. Semantic similarity assessment plays a very important role in ontology and spatial data integration. This paper, reviews different methods for semantic similarity assessment and proposes a new logical based method in order to establish the necessary links between different ontologies. These links are then used in order to create a new ontology that will serve as basis for the integration of the spatial databases. For this study, we used the national topographic database of Canada and the topographic database of the Quebec province. Both of these databases cover the same geographical area. Most of the features in the databases are the same but, differences occur in the definitions of concepts, categories, classification, granularity and resolution, spatial relations, metric and topological constrains and etc. In this experimentation, the ontologies of the databases are formalised and represented in a knowledgebase then, a matching process proposed between the two ontologies and results were analysed in order to evaluate the proposed method for the similarity assessment of the concepts. Finally, further investigations are proposed in order to take in to account the ontology of the users in the integration process in order to guarantee the external quality of the integrated databases.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,025 |
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 ».