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Record W2765274906 · doi:10.71781/2687

Architecture et cartographie à la lumière du numérique : naissance du Système d’information géographique du Canada

2016· dissertation· fr· W2765274906 on OpenAlexaboutno aff
Stephan Kowal

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGeographic Information Systems Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le sujet principal de cette thèse est le développement du Système d’information géographique du Canada à partir de 1962, permettant de combiner des informations statistiques et des documents cartographiques, spécifiquement dans le but d’aider à la prise de décision dans la planification du territoire. La recherche revisite le contexte politique et économique menant au développement du premier système de ce type autour du programme gouvernemental pour l’inventaire des terres du Canada, le Canada Land Inventory (CLI), issu de la Loi sur la remise en valeur et l’aménagement des terres agricoles (ARDA) puis de sa modification pour inclure tout l’aménagement rural, établissant des relations entre des sociétés privées (Spartan Air Services, Canada et IBM Canada) et des chercheurs universitaires. La recherche présente des documents de la Bibliothèque et Archives Canada. C’est la nature cartographique de ce système développé au Canada et le transfert de cartes dessinées à la main dans un format numérique, par l’entremise du système binaire, qui fournissent de nouvelles idées sur des changements importants concernant la théorie de la représentation conventionnelle. Par le biais de lectures attentives de ces instruments de transcription automatique et non automatique développés à la fin des années 1950 et au début des années 1960, et, plus précisément, par le développement d’un dispositif spécialement conçu pour ce système, le Special Cartographic Scanner, la thèse traite de la transition depuis des cartes dessinées manuellement à des bases de données manipulables : elle examine la nature des informations cartographiques en termes du point, de la ligne, de la surface, de l’échelle et du cadrage, bouleversant certaines notions de la projection conventionnelle dans la représentation, par l’entremise de la procédure de numérisation, du développement d’une nouvelle technique de séquençage des fichiers, de l’introduction d’un système de coordonnées de référence, de régions de données traitables, de leurs superpositions. La thèse démontre que les notions de position, de ligne et de cadre dans la représentation traditionnelle ont changé, au profit du point numérique et de la sélection. Dans une volonté de relier la cartographie numérique à la conception en architecture, la thèse exemplifie la transition de la représentation développée depuis la Renaissance autour de l’œil, à l’usage d’instruments de télédétection et dans des images générées par des ordinateurs, et de la recherche de patterns, influençant l’approche dans la prise de décision et la conception, par la capacité du système à générer de nouvelles connaissances par la superposition et la combinaison d’éléments ponctuels. La thèse situe le Système d’information géographique du Canada dans le contexte de la cybernétique et des théories de l’information, pour le positionner dans la théorie de la concrétisation des objets techniques du philosophe Gilbert Simondon, puis à sa théorie des points-clefs, auxquels sont rattachés les objets techniques dans le territoire, considéré comme subjectif et une production esthétique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.997
Threshold uncertainty score0.233

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.009
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0140.007
Open science0.0030.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.003
GPT teacher head0.161
Teacher spread0.158 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2016
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