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VGI contributors’ awareness of geographic information quality and its effect on data quality: a case study from Japan / Jun Yamashita in International journal of cartography, vol 5 n° 2-3 (July - November 2019)  

Public [article]  inInternational journal of cartography > vol 5 n° 2-3 (July - November 2019) . - pp 214 - 224 Titre : VGI contributors’ awareness of geographic information quality and its effect on data quality: a case study from Japan Type de document : Article/Communication Auteurs : Jun Yamashita, Auteur ; Toshikazu Seto, Auteur ; Yuichiro Nishimura, Auteur ; Nobusuke Iwasaki, Auteur Année de publication : 2019 Conférence : ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA, Mapping everything for everyone 15/07/2019 20/07/2019 Tokyo Japon Open Access Proceedings of the ICA Article en page(s) : pp 214 - 224 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] cartographie collaborative [Termes IGN] contributeur [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] fiabilité des données [Termes IGN] Japon [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] précision des données [Termes IGN] production participative [Termes IGN] qualité des connaissances Résumé : (Auteur) In many countries, geospatial data are typically provided by public institutions. Cities have been mapped using such public data. On the other hand, the demand for geospatial data has been diversifying, given the requirements for mapping cities. To respond to demands for new geospatial data, creation of citizen-generated open data and volunteered geographic information (VGI) have recently become popular. However, the quality of such open data and VGI are not always guaranteed. The number of studies on quality assessments of VGI have increased in recent years. The present study aimed to identify OpenStreetMap (OSM), one type of VGI, as well as contributors’ awareness of data quality, and the relationships between their awareness and the positional accuracy of the OSM data contributed by them. The results showed that awareness or lack of the positional accuracy did not affect the quality of the OSM data created by the contributors. These findings suggest that the crowdsourcing approach might not guarantee the data quality of VGI. Numéro de notice : A2019-238 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2019.1613086 Date de publication en ligne : 17/05/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2019.1613086 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92938 [article]

Multi-criteria diagnosis of control knowledge for cartographic generalisation / Patrick Taillandier in European journal of operational research, vol 217 n° 3 ([01/03/2012])  

Public [article]  inEuropean journal of operational research > vol 217 n° 3 [01/03/2012] . - pp 633 - 642 Titre : Multi-criteria diagnosis of control knowledge for cartographic generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Taillandier , Auteur ; Franck Taillandier , Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 633 - 642 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse multicritère [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] généralisation du bâti [Termes IGN] qualité des connaissances [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) The development of interactive map websites increases the need of efficient automatic cartographic generalisation. The generalisation process, which aims at decreasing the level of details of geographic data in order to produce a map at a given scale, is extremely complex. A classical method for automating the generalisation process consists in using a heuristic tree-search strategy. This type of strategy requires having high quality control knowledge (heuristics) to guide the search for the optimal solution. Unfortunately, this control knowledge is rarely perfect and its evaluation is often difficult. Yet, this evaluation can be very useful to manage knowledge and to determine when to revise it. The objective of our work is to offer an automatic method for evaluating the quality of control knowledge for cartographic generalisation based on a heuristic tree-search strategy. Our diagnosis method consists in analysing the system’s execution logs, and in using a multi-criteria analysis method for evaluating the knowledge global quality. We present an industrial application as a case study using this method for building block generalisation and this experiment shows promising results. Numéro de notice : A2012-698 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.ejor.2011.10.004 Date de publication en ligne : 13/10/2011 En ligne : http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221711009039 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76473 [article]

Evaluation automatique de connaissances par la théorie des fonctions de croyance [diaporama] / Patrick Taillandier (2009)

Public Titre : Evaluation automatique de connaissances par la théorie des fonctions de croyance [diaporama] Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Taillandier , Auteur ; Catherine Dominguès , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut Géographique National - IGN (2008-2011) Année de publication : 2009 Conférence : RJCIA 2009, Rencontre des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle 25/05/2009 29/05/2009 Hammamet Tunisie Open Access Proceedings of the ICA Importance : 36 p. Format : 30 x 21 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] AGENT [Termes IGN] analyse multicritère [Termes IGN] données localisées numériques [Termes IGN] évaluation [Termes IGN] généralisation automatique de données [Termes IGN] optimisation (mathématiques) [Termes IGN] programmation par contraintes [Termes IGN] qualité des connaissances [Termes IGN] théorie de Dempster-Shafer [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Documentaliste) Les auteurs proposent une façon d'évaluer la qualité des connaissances permettant la généralisation automatique de données géographiques. Pour généraliser, on a recours à la programmation par contraintes à un niveau d'analyse micro des objets géographiques. Afin d'améliorer les connaissances du modèle, un processus de déclenchement de révision peut être engagé. Il s'agit donc de proposer une approche permettant de détecter en ligne quand les connaissances nécessitent d’être révisées. L'approche est fondée sur l'analyse de traces et sur la théorie des croyances. Numéro de notice : 13920 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64303

Using belief theory to diagnose control knowledge quality: Application to cartographic generalisation / Patrick Taillandier (2009)    

Public Titre : Using belief theory to diagnose control knowledge quality: Application to cartographic generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Taillandier , Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur ; Alexis Drogoul, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2009 Conférence : IEEE-RIVF 2009, International Conference on Computing and Communication Technologies 13/07/2009 17/07/2009 Danang Vietnam Proceedings IEEE Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] qualité des connaissances [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] théorie de Dempster-Shafer [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Both humans and artificial systems frequently use trial and error methods to problem solving. In order to be effective, this type of strategy implies having high quality control knowledge to guide the quest for the optimal solution. Unfortunately, this control knowledge is rarely perfect. Moreover, in artificial systems-as in humans-self-evaluation of one's own knowledge is often difficult. Yet, this self-evaluation can be very useful to manage knowledge and to determine when to revise it. The objective of our work is to propose an automated approach to evaluate the quality of control knowledge in artificial systems based on a specific trial and error strategy, namely the informed tree search strategy. Our revision approach consists in analysing the system's execution logs, and in using the belief theory to evaluate the global quality of the knowledge. We present a real-world industrial application in the form of an experiment using this approach in the domain of cartographic generalisation. Thus far, the results of using our approach have been encouraging. Numéro de notice : C2009-050 Affiliation des auteurs : COGIT+Ext (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/RIVF.2009.5174663 Date de publication en ligne : 28/07/2009 En ligne : https://doi.org/10.1109/RIVF.2009.5174663 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99115

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