MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7099983686

New ways of mapping: using GPS mapping software to plot place names and trails

2015· article· en· W7099983686 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToponymyGlobal Positioning SystemSoftwareDigital mappingGeographic coordinate systemGeographic information systemPlot (graphics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT. The combined use of a GPS receiver and mapping software proved to be a straightforward, flexible, and inexpensive way of mapping and displaying (in digital or paper format) 400 place names and 37 trails used by Inuit of Igloolik, in the Eastern Canadian Arctic. The geographic coordinates of some of the places named had been collected in a previous toponymy project. Experienced hunters suggested the names of additional places, and these coordinates were added on location, using a GPS receiver. The database of place names thus created is now available to the community at the Igloolik Research Centre. The trails (most of them traditional, well-traveled routes used in Igloolik for generations) were mainly mapped while traveling, using the track function of a portable GPS unit. Other trails were drawn by experienced hunters, either on paper maps or electronically using Fugawi mapping software. The methods employed in this project are easy to use, making them helpful to local communities involved in toponymy and other mapping projects. The geographic data obtained with this method can be exported easily into text files for use with GIS software if further manipulation and analysis of the data are required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,006

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,078 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBotany, Ecology, and Taxonomy StudiesTravaux en français237 207