MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W2800430925 · doi:10.4095/288843

Infrastructure canadienne de données géospatiales, vision cible

2001· report· fr· W2800430925 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typereport
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGeographic Information Systems Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les données géospatiales sous-tendent plusieurs des services et installations qui font partie de notre quotidien. Des codes postaux aux cartes météorologiques, tout se rapporte à la localisation géographique. Un guide touristique qui décrirait les musées mais n'indiquerait ni adresse ni route à suivre pour s'y rendre serait très peu utile. Il en serait de même de prévisions météorologiques sans l'appui d'une carte à l'arrière-plan ou de données démographiques sans référence de localisation. Omniprésents autour de nous aujourd'hui, les renseignements géographiques tiennent une place centrale au sein de notre société et de notre économie. De la reconnaissance de la nécessité d'une infrastructure d'information géospatiale, au même titre que les infrastructures routières, de télécommunications, de soins de santé, de contrôle de la circulation aérienne et de maintien d'ordre sur lesquelles reposent toutes nos activités, est né le concept d'une Infrastructure canadienne de données géospatiales (ICDG). Les renseignements géospatiaux sont une partie importante de l'explosion d'information survenue au cours de la dernière décennie. Considérées dans un sens large, les bases de données géospatiales comprennent les informations relatives à la localisation (adresses civiques, latitude/longitude, section/comté/portée) des éléments contenus dans les bases de données. Pour une foule d'applications technologiques, cette information de localisation ou référence géographique revêt une importance primordiale pour l'intégration, l'analyse et la visualisation des données. Une gamme de plus en plus vaste d'applications technologiques repose sur l'information de référence géographique que contiennent les bases de données géospatiales. Voici quelques exemples de ces applications : · Urgence : Un appel 911 reçu par les services d'urgence pourrait enclencher la création immédiate d'une carte indiquant le lieu de provenance de l'appel ainsi que le trajet le plus efficace pour y acheminer des secours. · Sécurité publique : Les services de sécurité publique devraient pouvoir représenter géographiquement l'occurrence de crimes ou d'accidents similaires afin de résoudre ou de prévenir ces incidents. · Utilisation des terres : Les intervenants du domaine de l'environnement utilisent des cartes pédologiques pour évaluer la densité démographique et les informations portant sur le réseau routier lorsqu'ils doivent se prononcer sur la planification de l'utilisation des terres. · Développement économique : Un entrepreneur manufacturier doit pouvoir réunir les informations lui permettant d'identifier et d'évaluer le potentiel de sites industriels qu'il envisage d'exploiter. Il doit pouvoir connaître, entre autres, l'emplacement des terrains d'intérêt, la disponibilité et la nature des systèmes de transport locaux, la disponibilité du personnel qualifié dans la région, la proximité et la disponibilité de fournisseurs ainsi que la nature de l'infrastructure des services en place. Pour toutes ces applications, la localisation est une partie importante de l'information parce qu'elle permet de regrouper les éléments d'information qui pourront ainsi être analysés et présentés. Chacun de ces exemples représente une situation courante aujourd'hui. Plusieurs applications ne se réalisent qu'au prix d'efforts colossaux et de dépenses considérables parce que l'infrastructure d'information sous -jacente n'existe pas encore ou n'a pas été développée de façon cohérente. GéoConnexions est une initiative nationale composée de sept programmes et est pilotée par Ressources naturelles Canada. GéoConnexions favorise une large collaboration entre des organismes des gouvernements fédéral, provinciaux, municipaux ainsi que du secteur privé qui travaillent tous au développement de l'ICDG. L'on s'attend à ce que la facilité d'utilisation et la valeur indéniable de l'ICDG fassent en sorte qu'elle devienne une infrastructure autonome tout comme l'Internet, et que ses différentes parties soient soutenues par les organismes commerciaux et gouvernementaux qui l'utiliseront. L'ICDG fonctionnera à partir de la technologie Internet déjà en place. Elle constituera la portion de la Toile dédiée à la découverte, au partage et à l'utilisation de l'information et des services géospatiaux canadiens. L'ICDG a pour but d'offrir aux Canadiens un accès sur demande à l'information, aux technologies et aux services géospatiaux par l'entremise d'un réseau interconnecté de données, de services et de fournisseurs de technologies. L'ICDG stimulera ainsi le développement d'applications cognitives, de systèmes de prise de décision et de produits commerciaux ayant recours aux données et aux technologies géospatiales. L'ICDG permettra le partage et l'utilisation des informations géospatiales référencées. La possibilité d'échanger et d'utiliser l'information conduira à des innovations et à des applications encore insoupçonnées et qui porteront des avantages sociaux et économiques importants. Pour cette raison, le développement de l'ICDG mettra l'accent sur l'architecture des technologies de base plutôt que sur des applications spécifiques. Les organisations utiliseront les spécifications de l'ICDG pour la mise en place de systèmes opérationnels, ce qui leur permettra de partager et d'utiliser les informations et les services géospatiaux. Le succès de l'ICDG sera l'oeuvre de ceux qui l'utilisent et qui y contribuent. Elle a le potentiel d'apporter aux Canadiens des avantages sociaux, environnementaux et économiques durables.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.994
Threshold uncertainty score0.191

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0080.011
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0170.012
Open science0.0030.010
Research integrity0.0040.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0410.026

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 head0.031
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.250 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

Quick stats

Citations0
Published2001
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicGeographic Information Systems Studies→French-language works237,207→