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Toward a participatory VGI methodology : crowdsourcing information on regional food assets / Victoria Fast in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 11-12 (November - December 2018)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 11-12 (November - December 2018) . - pp 2209 - 2224 Titre : Toward a participatory VGI methodology : crowdsourcing information on regional food assets Type de document : Article/Communication Auteurs : Victoria Fast, Auteur ; Claus Rinner, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 2209 - 2224 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] alimentation [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] exploitation agricole [Termes IGN] participation du public [Termes IGN] production participative [Termes IGN] SIG participatif Résumé : (Auteur) Local knowledge has been underrepresented in food-related policies and planning. The goal of this research was to engage members of a local food community and generate volunteered geographic information (VGI) on community food assets. During active data collection, over 200 food assets were reported. This paper details the systematic approach used to create VGI, which emphasizes the socio-cultural context surrounding the mapping technology. The project began with an identified need to connect to and learn from the local food community. The participants were drawn from active food system stakeholders, and a Geoweb infrastructure was selected based on publicly available crowdsourcing tools. The resulting VGI is presented according to system functions: input (Web traffic, contributors, input types), management (contribution vetting, privacy), analysis (typology of input), and presentation (sharing the submitted data). Despite limitations, this study revealed a hyper-local and community-driven perspective on food assets, opened access to government and private data, and increased the transparency and accessibility of information on the regional food system. This research also revealed that there is a growing need for intermediaries who can bridge the gap between experts in the subject matter and experts in digitally enabled participation, and a need for non-government open data repositories. Numéro de notice : A2018-522 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1480784 date de publication en ligne : 05/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1480784 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91347 [article]

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079-2018061	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible

The Impact of multi-criteria decision analysis parameters on an urban deprivation index / Meghan McHenry in Cartographica, vol 51 n° 4 (Winter 2016)  

Public [article]  inCartographica > vol 51 n° 4 (Winter 2016) . - pp 179 - 197 Titre : The Impact of multi-criteria decision analysis parameters on an urban deprivation index Type de document : Article/Communication Auteurs : Meghan McHenry, Auteur ; Claus Rinner, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 179 - 197 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse multicritère [Termes IGN] analyse socio-économique [Termes IGN] combinaison linéaire ponderée [Termes IGN] outil d'aide à la décision [Termes IGN] processus d'analyse hiérarchique [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (Auteur) Multi-criteria decision analysis (MCDA) is a family of decision support methods that allow analysts to structure a decision problem through the selection and evaluation of multiple and often conflicting criteria, using established techniques to standardize, weight, and combine these criteria. Through a case study of an area-based deprivation index for the city of Toronto's 140 neighbourhoods, we examine the variability of MCDA results under different decision models. We use interactive cartographic visualization to explore the impact of criterion weighting and three decision rules: weighted linear combination, locally weighted linear combination, and ordered weighted averaging. The modelling of socio-economic deprivation using these different decision rules and their parameters yielded different spatial patterns of deprivation for the same set of variables and weights. The results highlight the importance of examining multiple decision models before making policy recommendations. Numéro de notice : A2016--043 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article En ligne : http://dx.doi.org/10.3138/cart.51.4.3210 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84051 [article]

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031-2016041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
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Using distributed map overlay and layer opacity for visual multi-criteria analysis / Michael Markieta in Geomatica [en ligne], vol 68 n° 2 (June 2014)

Public [article]  inGeomatica [en ligne] > vol 68 n° 2 (June 2014) . - pp 95 - 105 Titre : Using distributed map overlay and layer opacity for visual multi-criteria analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Michael Markieta, Auteur ; Claus Rinner, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 95 - 105 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] analyse multicritère [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] combinaison linéaire ponderée [Termes IGN] couche thématique [Termes IGN] géomatique web [Termes IGN] indicateur [Termes IGN] jQuery [Termes IGN] Ontario (Canada) [Termes IGN] OpenLayers [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] web mapping Résumé : (auteur) La prise de décisions stratégiques est souvent basée sur des critères décisionnels multiples et sur les préférences des décideurs concernant l'importance relative de ces critères. Nous présentons la version 2 d'un outil de superposition de cartes à opacité réglable (moot2), qui aide à explorer visuellement les scénarios de prise de décisions. Cet outil utilise une fonction fondamentale des systèmes d'information géographique (SIG): la visualisation de cartes superposées. Dans cette approche, la superposition visuelle sert à représenter la combinaison linéaire pondérée dans l'analyse décisionnelle multicritères. À l'aide de cet outil, nous modélisons un indice d'influence humaine globale à l’échelle de la province de l'Ontario au Canada. L'indice est une superposition pondérée de six indicateurs qui représentent l'influence humaine sur le terrain. La couche semi-transparente résultant de la superposition des six couches d'indicateurs est produite en ligne dans un navigateur Web, devenant ainsi accessible à des collaborateurs éloignés qui utilisent des environnements technologiques peu développés. L'architecture logicielle de moot2 comprend la bibliothèque OpenLayers JavaScript afin d'afficher des couches thématiques de Services de cartes Web (SCW), comme des indicateurs d'influence humaine, sur des services cartographiques de base très répandus comme OpenStreetMap et Google Maps. L'outil utilise également jQuery, une bibliothèque JavaScript qui permet l'interaction entre l'utilisateur et l'environnement de la carte. L'opacité des couches est maniée par le jQuery Slider, ce qui permet à l'utilisateur de générer sur le champ des grilles de pondération pour la combinaison des indicateurs d'influence humaine. En enlevant le moteur analytique (c.-à-d. le SIG), les décideurs peuvent entreprendre de rapides analyses décisionnelles multicritères sans recalculer les cotes d’évaluations combinées. L’étude de cas démontre comment l'analyse décisionnelle multicritères visuospatiale permet de raffiner les paramètres de prise de décisions comme la pondération des critères. Numéro de notice : A2014-660 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75355 [article]