Rethinking UX in 3D Cadastral systems for inclusive land governance
Notice bibliographique
Résumé
This article examines how User Experience (UX) is conceptualized and evaluated in the context of 3D cadastral systems, and advocates for a more holistic and inclusive approach to their design. Although 3D cadastres are often promoted as more accessible and engaging for non-expert users, little attention has been paid to how users - whatever their level of expertise - actually experience and interact with these systems. Our literature review reveals that UX is frequently reduced to usability, overlooking non-instrumental dimensions such as aesthetics, symbolism, and user motivations, factors that are essential to inclusive land governance. Moreover, evaluations of 3D cadastral prototypes rarely involve non-expert participants, and interdisciplinary collaborations remain sparse. To bridge these gaps, we propose reframing UX in 3D cadastres around three pillars: the integration of broader experience dimensions, the inclusion of diverse user groups through participatory methods, and the promotion of interdisciplinary design practices. We argue that institutions like the International Federation of Surveyors (FIG) could play a pivotal role in this transformation by promoting cross-disciplinary dialogue and supporting structured citizen engagement in cadastral research and development. Reimagining UX in this way can not only improve system performance and adoption but also enhance the social legitimacy and accessibility of future cadastral infrastructures.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».